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　　無(wú)規則采集器列表算法(
論壇新手站長(cháng)必裝的discuz采集數據插件)
　　
　　
　　
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　　無(wú)規則采集器列表算法(
云原生和DevOps研發(fā)模式的幾個(gè)痛點(diǎn)：三數據統一接入和管理)
　　
　　一、簡(jiǎn)介
　　在云原生和DevOps研發(fā)模式的挑戰下，系統從開(kāi)發(fā)、測試、上線(xiàn)的全過(guò)程都會(huì )產(chǎn)生大量的日志、指標、事件、告警等數據，這也帶來(lái)了極大的重要性企業(yè)質(zhì)量平臺建設。大挑戰。本主題主要從可觀(guān)察性的角度探討基于海量日志和時(shí)間序列數據的質(zhì)量構建最佳實(shí)踐。
　　二、質(zhì)量建設痛點(diǎn)
　　眾所周知，在云原生開(kāi)發(fā)模式中，可觀(guān)察性是非常重要的一環(huán)。它可以讓我們通過(guò)日志、指標、軌跡等數據深入了解系統的運行狀態(tài)和健康狀況。在大型的 CNCF Landscape 地圖中，可觀(guān)察性也占據了相當一部分的位置。
　　但是在實(shí)際使用中，很多人關(guān)注的主要是系統上線(xiàn)后的可觀(guān)察性。這當然沒(méi)有問(wèn)題，但實(shí)際上，從一個(gè)系統的開(kāi)發(fā)到上線(xiàn)運行，都可以從一個(gè)可觀(guān)察的角度來(lái)評估和衡量系統的質(zhì)量。我們可以稱(chēng)之為質(zhì)量觀(guān)察。.
　　下圖更概括地描述了一個(gè)系統質(zhì)量觀(guān)察的完整生命周期，大致可以分為以下四個(gè)階段，每個(gè)階段都有一些需要特別關(guān)注的數據和指標：
　　在質(zhì)量觀(guān)察的整個(gè)生命周期中，除了各種數據，我們還會(huì )涉及到各種系統，比如GitLab、sonarqube、Allure、JMeter、Jenkins、Travis CI、Argo CD等，這些不同的系統在不同的階段起作用，會(huì )產(chǎn)生大量的異構數據。如何合理地管理和使用這些數據，讓數據價(jià)值（不限于軟件質(zhì)量）可以輕松挖掘出來(lái)。對我們來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)比較大的挑戰。
　　基于以上討論，我們可以大致總結出質(zhì)量觀(guān)察的幾個(gè)痛點(diǎn)：
　　三項數據統一訪(fǎng)問(wèn)和管理
　　1 海量數據管理痛點(diǎn)
　　首先討論第一個(gè)痛點(diǎn)，即如何管理海量的異構數據。有許多不同的系統與可觀(guān)察性相關(guān)。
　　例如，日志可能使用 ELK 或 Splunk，指標可能使用 Prometheus，跟蹤可能使用 Skywalking、Jaeger 或 zipkin。但選擇太多也不一定是好事。在這種情況下，可觀(guān)察數據的管理給我們帶來(lái)了以下痛點(diǎn)：
　　2 統一的數據訪(fǎng)問(wèn)和管理
　　基于上述痛點(diǎn)，我們的解決方案是統一存儲和管理這些異構數據，如下圖所示：
　　
　　在這里，我們將日志、指標和跟蹤等所有數據連接到一個(gè)統一的可觀(guān)察性存儲中。然后基于這個(gè)統一存儲，進(jìn)行后續的查詢(xún)分析、可視化、監控告警、AI等上層能力，甚至對數據進(jìn)行處理和整理，一站式完成異構數據到同構數據的轉換過(guò)程。
　　在統一存儲的基礎上，我們可以構建統一的查詢(xún)分析語(yǔ)法，使一套語(yǔ)法適應不同的數據，使不同數據之間進(jìn)行聯(lián)合查詢(xún)成為可能。如下圖所示，我們在標準SQL的基礎上進(jìn)行了一些DSL擴展和SQL功能擴展，并集成了PromQL，使不同類(lèi)型的數據查詢(xún)和分析變得統一。
　　
　　例如，以下示例：
　　
　　基于以上統一的數據存儲和查詢(xún)分析，我們可以輕松實(shí)現統一的可視化和監控。如下圖，雖然不同階段的數據來(lái)自不同的系統，格式不同，但是由于它們的存儲和分析是一致的，我們可以構建一個(gè)統一的報表查看各個(gè)階段的軟件質(zhì)量，以及統一的監控配置和告警管理，無(wú)需將它們分散到不同的系統中，脫離ES+Kibana、Prometheus+Grafana等組合。
　　
　　四項智能巡檢
　　1 傳統監控的難點(diǎn)與挑戰
　　接下來(lái)，讓我們看看如何根據這些數據讓監控變得更智能。傳統的監控大多基于一些固定的閾值，或者相??同的環(huán)比。但是在很多場(chǎng)景下，這個(gè)模型有很多問(wèn)題。例如：
　　
　　
　　
　　2 智能檢測
　　基于上述痛點(diǎn)，我們提出了智能巡檢方案。它具有以下優(yōu)點(diǎn)：
　　在一些數據波動(dòng)較大、指標沒(méi)有固定閾值的場(chǎng)景下（如用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)量、外賣(mài)訂單等），智能巡檢的優(yōu)勢可以很好的體現出來(lái)。例如，在下圖中，指標本身表現出周期性波動(dòng)。如果新版本上線(xiàn)，網(wǎng)絡(luò )流量會(huì )因為bug而異常抖動(dòng)。如果是根據固定閾值判斷，此時(shí)如果在指標值上下限內，就很難發(fā)現問(wèn)題；但根據智能檢測，很容易判斷這是一個(gè)異常點(diǎn)。
　　
　　3 智能巡檢的實(shí)現
　　智能巡檢的基本思路如下：
　　
　　我們使用無(wú)監督學(xué)習算法自動(dòng)識別實(shí)體的數據特征，根據數據特征選擇不同的算法組合，實(shí)時(shí)對數據流進(jìn)行建模，完成異常任務(wù)檢測。并根據用戶(hù)的標注信息（告警確認或誤報反饋）訓練監督模型，不斷優(yōu)化算法，提高監控的準確性。
　　目前我們使用兩種算法進(jìn)行異常檢測，比較如下：
　　
　　五報警智能管理
　　1 告警管理痛點(diǎn)
　　在質(zhì)量觀(guān)察的整個(gè)生命周期中，會(huì )產(chǎn)生大量的告警。如下所示：
　　
　　這導致的問(wèn)題是：
　　2 智能報警管理
　　我們可以通過(guò)智能報警管理解決以上問(wèn)題，如下圖所示：
　　
　　報警智能降噪包括以下機制：
　　動(dòng)態(tài)調度包括以下功能：
　　
　　另一個(gè)是義務(wù)和替代機制。值班是一個(gè)非常常見(jiàn)的場(chǎng)景。通常情況下，警報不會(huì )發(fā)送到所有負責人，而是輪流值班。既然有了職責，還要考慮特殊情況需要更換。比如有人值班的那天，因為有事，就讓另一個(gè)人代替他值班。比如下面的例子：張三和李斯2021年8月值班（每班一周，只值工作日），第一個(gè)工作日值班；8月17日，張三請假，小明值班。
　　
　　六總結與展望
　　基于以上討論，完整架構的大圖如下：
　　
　　通過(guò)將日志、時(shí)序、軌跡、事件等數據連接到統一的可觀(guān)察存儲，可以實(shí)現統一查詢(xún)分析、可視化等功能?；诖?，可以實(shí)現統一監控和告警管理，從而賦能研發(fā)、運維、安全等角色。此外，它還支持開(kāi)啟報警功能，直接連接其他系統（如Prometheus、Grafana、Zabbix等）的報警，統一管理報警。
　　
　　關(guān)于未來(lái)展望：
　　隨著(zhù)上述步驟的不斷建設和完善，相信質(zhì)量的測控會(huì )越來(lái)越向人性化、自動(dòng)化、智能化的方向發(fā)展。
　　1、CNCF景觀(guān)地址：
　　2、時(shí)間序列事件預測與進(jìn)化狀態(tài)圖：
　　3、RobustSTL：用于長(cháng)時(shí)間序列的穩健的季節性趨勢分解算法：
　　作者 | 季知
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　　無(wú)規則采集器列表算法(貪心算法(又稱(chēng)貪婪算法)是指，在對問(wèn)題求解時(shí))
　　貪心算法（也稱(chēng)為貪心算法）是指在解決問(wèn)題時(shí)，始終在當前視圖中做出最佳選擇。也就是說(shuō)，不考慮整體最優(yōu)性，他所做的只是某種意義上的局部最優(yōu)解。
　　貪心算法并沒(méi)有得到所有問(wèn)題的整體最優(yōu)解。關(guān)鍵是貪心策略的選擇。選擇的貪心策略一定沒(méi)有后遺癥，即某個(gè)狀態(tài)的前一個(gè)過(guò)程不會(huì )影響后一個(gè)狀態(tài)，只影響當前狀態(tài)。
　　在開(kāi)始之前，我們介紹一個(gè)非常簡(jiǎn)單的問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題需要使用盡可能少的硬幣和紙幣來(lái)添加指定的總量。
　　首先，我們會(huì )盡量從幣值最大的地方開(kāi)始，依次進(jìn)行，并附上代碼：
　　# 100美元購買(mǎi)物品，找錢(qián)的程序
denom = [10000, 5000, 2000, 1000, 500, 200, 100, 50, 25, 10, 5, 1]
owed = 9876
payed = []
for d in denom:
while owed >= d:
owed -= d
payed.append(d)
print(sum(payed))
print(payed)
　　編譯后會(huì )輸出如下結果：
　　9876
[5000, 2000, 2000, 500, 200, 100, 50, 25, 1]
　　但是這個(gè)解決方案非常脆弱，貨幣表的內容稍有改變就可能被破壞。
　　我們來(lái)談?wù)務(wù)麛当嘲鼏?wèn)題。
　　您可以將整數背包視為更改問(wèn)題的廣義版本。
　　背包問(wèn)題是組合優(yōu)化的NP完全問(wèn)題。問(wèn)題可以描述為：給定一組物品，每件物品都有自己的重量和價(jià)格，在有限的總重量?jì)?，我們如何選擇使物品的總價(jià)格最高。
　　背包問(wèn)題一般分為兩類(lèi)：
　　分數背包問(wèn)題和整數背包問(wèn)題。
　　得分背包問(wèn)題：
　　分數背包問(wèn)題其實(shí)可以看作是最簡(jiǎn)單的一種背包問(wèn)題，因為這里的對象是可以分割的，只能選擇其中的一部分。
　　比如去野餐，背包里放什么，沙子、威士忌和水都可以放。
　　我們先放沙子，打完沙子后放威士忌，因為威士忌的價(jià)值介于兩者之間，最后放水。
　　其實(shí)，得分背包問(wèn)題的重點(diǎn)是找到重量比。
　　將它們按重量比排序，然后從高到低的順序一一包裝。
　　整數背包問(wèn)題：
　　整數背包問(wèn)題可以分為無(wú)界和有界兩種情況。
　　在有邊界的情況下，假設每個(gè)類(lèi)別中的對象都是固定的，在沒(méi)有邊界的情況下，我們使用任意數量的對象。
　　貪心策略在這兩種情況下都不可行，而且它們都是未解決的問(wèn)題。多項式級別內沒(méi)有復雜度的算法來(lái)解決它們。
　　其實(shí)還有更好的解決方案，比如動(dòng)態(tài)規劃，可以設計出偽多項式級別的時(shí)間復雜度程序。
　　現在我們開(kāi)始介紹霍夫曼算法：
　　我們在構建平衡二叉樹(shù)時(shí)，會(huì )意識到平衡二叉樹(shù)的結構是在發(fā)生概率均勻分布的前提下構建的。
　　事實(shí)上，平衡二叉樹(shù)構造問(wèn)題在壓縮領(lǐng)域也有應用。例如，壓縮字段致力于用可變長(cháng)度代碼來(lái)表達文本，使其在形式上更加緊湊。在表示形式中，文本的每個(gè)字符都會(huì )有自己的出現概率，我們會(huì )根據概率信息為其分配不同長(cháng)度的字符代碼。從而盡量減少文本的長(cháng)度。
　　具體算法實(shí)現如下：
　　# 哈弗曼算法
from heapq import heapify, heappush, heappop
from itertools import count
def huffman(seq, frq):
num = count()
trees = list(zip(frq, num, seq))
heapify(trees)
while len(trees) > 1:
fa, _, a = heappop(trees)
fb, _, b = heappop(trees)
n = next(num)
heappush(trees, (fa+fb, n, [a, b]))
return trees[0][-1]
seq = "abcdefghi"
frq = [4, 5, 6, 9, 11, 12, 15, 16, 20]
print(huffman(seq, frq))
　　上面的輸出：
　　[['i', [['a', 'b'], 'e']], [['f', 'g'], [['c', 'd'], 'h']]]
　　該算法使用了堆結構（引入了 heapq 模塊）。
　　在上面的算法中，是重復選擇，合并兩個(gè)最小的無(wú)序列表項是平方級操作（線(xiàn)性級的選擇，乘以線(xiàn)性級迭代），我們用堆結構將其簡(jiǎn)化為線(xiàn)性對數運算（用于在多個(gè)級別選擇和重新添加操作）。
　　增加了原有的祖先“概率，樹(shù)”，可以在不同的概率下進(jìn)行操作。但是當有兩棵樹(shù)的概率相同時(shí)。堆結構必須找到較小的一個(gè)。這時(shí)，我們遇到了一個(gè)不確定的比較操作。
　　但是無(wú)法比較 Python 中不兼容的對象。所以我們添加了一個(gè)字段來(lái)區分其他對象。
　　這時(shí)候如果應用于文本的壓縮和解壓，我們就需要進(jìn)行一些處理和處理。例如，統計字符出現的概率。
　　下面附上實(shí)現，其中counting可以調用采集
s研磨中的Counter類(lèi)：
　　# 從哈弗曼樹(shù)中提取出哈弗曼編碼
def codes(tree, prefix=""):
if len(tree) == 1:
yield (tree, prefix)
return
for bit, child in zip("01", tree):
for pair in codes(child, prefix + bit):
yield pair
　　這時(shí)候就需要驗證貪心算法的正確性。這時(shí)候我們就可以用歸納法來(lái)證明了。證明一般分為貪婪選擇性和最優(yōu)子結構兩部分。
　　貪心選擇是指每次我們通過(guò)貪心選擇得到最有效解決方案的一部分。
　　最優(yōu)子結構意味著(zhù)我們做出選擇后的剩余問(wèn)題與原創(chuàng )
問(wèn)題具有相同的解決方案。
　　至于霍夫曼算法的證明，詳細過(guò)程這里就不寫(xiě)了。
　　然后看下一個(gè)問(wèn)題，我們介紹最小生成樹(shù)問(wèn)題。
　　最小生成樹(shù)是指具有n個(gè)節點(diǎn)的連通圖的生成樹(shù)是原圖的一個(gè)最小連通子圖，收錄
原圖中所有n個(gè)節點(diǎn)，且保持圖連通的邊最少。
　　這里將介紹兩個(gè)新的算法 Kruskal 和 Prim 算法。
　　我們先來(lái)看最短邊問(wèn)題。
　　
　　這是歐幾里得圖的最小生成樹(shù)（粗體）。
　　因為(e, i)是最短邊，而且(e, i)節點(diǎn)必須收錄
在生成樹(shù)中，所以必須收錄
兩點(diǎn)之間的路徑。如果我們將 (e, i) 添加到循環(huán)中，則會(huì )出現一個(gè)循環(huán)。所以，為了讓生成樹(shù)恢復正常，我們還得花一天的時(shí)間。因為 (e, i) 是最短邊，通過(guò)去除任何其他邊生成的生成樹(shù)將小于我們的原創(chuàng )
數據結構。
　　最小生成樹(shù)必須收錄
最短邊，這實(shí)際上是 Kruskal 算法背后的基本思想。
　　我們繼續看b一定是連通的，但是b只能連通點(diǎn)d和a?？磥?lái)短邊會(huì )好一些。然后我們假設(b, a)是一個(gè)更好的選擇，然后把它加入到結構中形成一個(gè)循環(huán)，但是我們去掉這條邊，我們會(huì )發(fā)現得到的生成樹(shù)會(huì )因為選擇而更多。短邊變得更小。這時(shí)候，我們的假設是錯誤的。因此，不收錄
(b, d) 的生成樹(shù)不能是最小生成樹(shù)。這實(shí)際上是 Prim 算法背后的思想。
　　那么我們先來(lái)看看Kruskal算法：
　　該算法首先對圖中的邊進(jìn)行排序，然后進(jìn)行選擇。由于我們這次尋找的是短邊，所以我們按照長(cháng)度增加的順序對它們進(jìn)行排序。
　　這里最重要的問(wèn)題是檢查將使解決方案無(wú)效的邊。
　　這時(shí)候我們通過(guò)標記解中的每個(gè)節點(diǎn)來(lái)了解每個(gè)節點(diǎn)所屬的部分，然后選擇每個(gè)部分的一個(gè)節點(diǎn)作為代表。然后讓該部分中的所有節點(diǎn)都指向它。
　　下面是代碼實(shí)現：
　　# Kruskal算法實(shí)現的樸素版
def native_find(C, u):
while C[u] !=u:
u = C[u]
return u
def native_union(C, u, v):
u = native_find(C, u)
v = native_find(C, v)
C[u] = v
def native_kruskal(G):
E = [(G[u][v], u, v) for u in G for v in G[u]]
T = set()
C = {u:u for u in G}
for _, u, v in sorted(E):
if native_find(C, u) != native_find(C, v):
T.add((u, v))
na
　　事實(shí)上，這個(gè)算法還有改進(jìn)的空間。在最壞的情況下，我們用來(lái)跟蹤參考鏈的 naive_find() 可能是一個(gè)線(xiàn)性級別的函數。在這兩個(gè)部分之間，我們讓 native_union() 總是把較小的那個(gè)指向較大的那個(gè)，來(lái)尋找平衡。
　　我們也可以直接把它們看成一組平衡樹(shù)，然后給每個(gè)節點(diǎn)分配一定的高度。
　　這樣，調用 native_find() 和 native_union() 的整體操作時(shí)間應該是 O(mlgn)。
　　優(yōu)化后的代碼：
　　# Kruskal算法
def find(C, u):
if C[u] != u:
C[u] = find(C, C[u])
return C[u]
def union(C, R, u, v):
u, v = find(C, u), find(C, v)
if R[u] > R[v]:
C[v] = u
else:
C[u] = v
if R[u] == R[v]:
R[v] += 1
　　然后繼續看Prim算法：
　　Prim 算法的主要思想是從某個(gè)起始節點(diǎn)開(kāi)始遍歷目標圖結構，并始終將最短鏈接添加到相應的樹(shù)結構中。
　　然后看具體的實(shí)現代碼：
　　# Prim算法
from heapq import heappop, heappush
def prim(G, s):
P, Q = {}, [(0, None, s)]
while Q:
_, p, u = heappop(Q)
if u in P:
continue
P[u] = p
for v, w in G[u].items():
heappush(Q, (w, u, v))
return P
　　至此，貪心算法的一些問(wèn)題和一些算法的實(shí)現幾乎是一樣的。
　　這里有一點(diǎn)額外的。雖然一般情況下，貪心算法的正確性是通過(guò)歸納證明的，但這也可以使用一些額外的方法來(lái)完成。
　　第一個(gè)選擇是保持領(lǐng)先。
　　主要思想是證明，當我們一步一步構建自己的解時(shí)，貪心算法總是會(huì )越來(lái)越接近某個(gè)家鄉的最優(yōu)解。當它到達終點(diǎn)時(shí)，自然證明它是最優(yōu)算法。
　　第二種選擇是努力做到完美。
　　該方案在前面展示了霍夫曼算法的貪婪選擇特性時(shí)使用。主要是考慮如何在沒(méi)有傷害和效率的情況下將假設的最佳解決方案轉換為貪婪算法。,
　　第三種選擇是采取安全措施。
　　主要思想是保證貪心算法的正確性是我們一切工作的出發(fā)點(diǎn)，必須保證每一步采用的貪心策略都是安全的。
　　在這里說(shuō)這么多。
　　謝謝大家的關(guān)注。
　　天冷了，大家注意身體。 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(：如何在日常任務(wù)到創(chuàng )建世界一流的人工智能？)
　　描述
　　您所做的一切都始于搜索！人工智能可以解決這些日常問(wèn)題。讓我們了解 BFS、DFS 等...
　　縱觀(guān)歷史，人類(lèi)一直在尋找事物。搜索造就了今天的我們。在古代，覓食者經(jīng)常尋找生活必需品。他們創(chuàng )建了一些工具來(lái)簡(jiǎn)化搜索過(guò)程。人腦也在這個(gè)過(guò)程中進(jìn)化?，F在，它可以創(chuàng )建該區域的思維導圖，而覓食者可以將該區域映射到自己的腦海中并更有效地進(jìn)行搜索。即使在現代，我們也基本上使用與以前相同的策略。但是現在，我們有了更先進(jìn)的工具，我們的思想也有了更多的發(fā)展。我們使用地圖來(lái)尋找方法。谷歌地圖等工具是我們如何發(fā)展自己以更有效地搜索的最好例子。
　　我們在搜索方面取得的最重大進(jìn)展是由于技術(shù)的變化。在計算機科學(xué)中，我們稱(chēng)這個(gè)術(shù)語(yǔ)為算法。隨著(zhù)腦力的增強，我們創(chuàng )造了更復雜、更高效的算法。我們開(kāi)發(fā)了這些解決方案來(lái)解決更復雜的問(wèn)題。算法可以讓我們的生活更輕松，讓我們更有效率。從日常任務(wù)到創(chuàng )建世界一流的人工智能，搜索算法是所有人類(lèi)工作的基礎。在這篇博客中，我們將看到兩種最基本的搜索算法，它們將為我們理解更復雜的算法奠定基礎。
　　不要讓這個(gè)解釋變得簡(jiǎn)單。我們將以現實(shí)生活（LoL）為例來(lái)了解搜索本身的發(fā)展。行（？）
　　所以很明顯我有一個(gè)女朋友麗莎（至少在我的想象中）。她對她使用的一切都很聰明，而且非常挑剔。幾天前，她的口紅在某處丟失了。這是她最喜歡的陰影。就像我說(shuō)的她很挑剔，她不會(huì )適應其他色調或任何其他品牌。但問(wèn)題是口紅非常稀有，讓人害怕?，F在她打算買(mǎi)新的。我們附近的商店非常寬敞；如果他們沒(méi)有，他們會(huì )引導她去其他商店。她可以通過(guò)多種方式開(kāi)始搜索，讓我們一一了解。
　　廣度優(yōu)先搜索 (BFS)
　　
　　> 圖 1. BFS 中的第 1 步
　　麗莎是一個(gè)有組織的女孩。另外，我知道她家附近的一些美容店。她在紙上列出了他們的名字。假設有一些店鋪A、店鋪B和店鋪C，她會(huì )在列表中輸入店鋪名稱(chēng)，從店鋪A從上到下訪(fǎng)問(wèn)A。！，A店沒(méi)有那種影子，但他們建議她去其他店買(mǎi)。她將這些名稱(chēng)列為 Shop D 和 ShopE。她會(huì )跟著(zhù)。下一站，B店。他們又走了，但他們建議她去其他商店。她還分別在F店和G店上市。然后，在C店?，F在她去了C店。他們沒(méi)有，但他們不能向她推薦任何商店。最后，Lisa 的列表如下所示。
　　
　　> 圖 2. BFS 中的第 2 步
　　接下來(lái)，她會(huì )去A店老板推薦的D店，如果他們不去，他們也會(huì )建議她去其他店。她把這些店鋪都加到了名單上，繼續一個(gè)一個(gè)的逛店鋪，直到找到那只該死的口紅。她成功了。她是在G店老板推薦的一家店里找到的。那就是J店。讓我們畫(huà)一張她去過(guò)的所有這些商店的地圖。兩個(gè)商店之間的連接表明該特定商店是由另一家商店推薦的。在正式的術(shù)語(yǔ)中，我們稱(chēng)這張地圖為“圖形”，在本例中為“樹(shù)”。
　　
　　> fig 3. BFS MAP（線(xiàn)條上的數字代表她訪(fǎng)問(wèn)這些商店的順序。）
　　這不是一件容易的事，但她得到了她最喜歡的口紅?？梢杂^(guān)察到，Lisa 依次去了同一個(gè)店主推薦的店鋪。我們稱(chēng)這種方法為廣度優(yōu)先搜索 (BFS) 算法，因為我們首先搜索所有以前已知的可用選項并添加新選項以供將來(lái)使用。但是這種方法的問(wèn)題在于它會(huì )產(chǎn)生冗余。觀(guān)察K店的情況，可以同時(shí)從F店和G店到達該店。還有那次她兩次光顧這家店（請認為她很笨）。BFS 有這個(gè)規則，以一種訪(fǎng)問(wèn)方式訪(fǎng)問(wèn)所有節點(diǎn)。您是否訪(fǎng)問(wèn)過(guò)它們并不重要。
　　深度優(yōu)先搜索 (DFS)
　　在我們之前的方法中，Lisa 必須步行到 10 家商店才能拿到口紅。讓我們看看我們是否可以讓 Lisa 的搜索更有效率。讓我們嘗試另一種方法。這一次，Lisa 將以不同的方式列出建議的商店。這一次，當她從商店收到建議時(shí)，她會(huì )將其添加到列表的頂部。初始列表將有 3 個(gè)商店，與 BFS 相同。訪(fǎng)問(wèn)A店后，她的名單如下所示。
　　
　　> 圖 4. DFS 中的第 1 步
　　她會(huì )標記她去過(guò)的商店。她將遵循相同的自上而下的方法。因此，她的下一站將是D店。她將在頂部添加 D 商店和 E 商店。D店的老板讓她去我的店。她去了那里，但找不到口紅，我老板的店也沒(méi)有告訴她其他店的情況。麗莎走遍了E店樓上的所有店鋪?，F在她的名單是這樣的。
　　
　　> 圖 5. DFS 中的第 2 步
　　推薦的返回 A 店的過(guò)程正式稱(chēng)為回溯。E 店的老板會(huì )告訴她去 J 店（添加在列表頂部）和賓果游戲！她找到了她最喜歡的口紅。
　　讓我們再次放置圖形。
　　
　　> fig 6. DFS MAP（線(xiàn)條上的數字代表她訪(fǎng)問(wèn)這些商店的順序。）
　　麗莎深入搜索樹(shù)，而不是去同一層的商店。我們稱(chēng)這種方法為深度優(yōu)先搜索算法。從圖中可以看出，Lisa 只需要訪(fǎng)問(wèn) 5 個(gè)商店，這比我們的 BFS 方法要少得多。因此，可以說(shuō)我們的 DFS 方法優(yōu)于 BFS。另外，如果她要通過(guò)商店F訪(fǎng)問(wèn)商店K，她不會(huì )通過(guò)商店G訪(fǎng)問(wèn)它。因為她已經(jīng)標記了它。因此，通過(guò)這種方法，她不會(huì )多次光顧同一家商店。
　　堆棧和隊列
　　讓我們來(lái)看看麗莎的清單。通過(guò)改變她輸入新條目的方式，她極大地擴大了她的搜索范圍。我們稱(chēng)這個(gè)列表為數據結構。數據結構是一種將數據存儲在計算機內存中的方法。在麗莎的情況下，她把它存儲在紙上。但是，對于 BFS 和 DFS，這種數據存儲方式是不同的。
　　在 BFS 中，她將新元素添加到列表的末尾，并以自上而下的方式跟隨列表。在前一個(gè)列表之后（即先進(jìn)先出（FIFO）），將訪(fǎng)問(wèn)她列表中新添加的商店。我們稱(chēng)這種數據結構為隊列。它的工作原理與我們在機場(chǎng)的隊列相同。第一個(gè)客戶(hù)是最先服務(wù)的。在隊列中，新元素從后面添加，舊元素從前面刪除，這正是Lisa在BFS中所做的。
　　在 DFS 中，Lisa 在列表頂部添加了一個(gè)新元素。她沒(méi)有改變從上到下的順序。在此方法中，較新的元素首先訪(fǎng)問(wèn)較舊的元素，即后進(jìn)先出 (LIFO)。我們稱(chēng)這種數據結構為堆棧。在堆棧中，從一端添加元素，然后從同一端刪除元素。在 Lisa 的案例中，這是她列表的頂部，她在其中添加了新商店并按順序訪(fǎng)問(wèn)了它們。
　　綜上所述
　　出于兩個(gè)原因，DFS 是比 BFS 更好的算法。
　　· 它不會(huì )在數據結構中創(chuàng )建冗余，因此不會(huì )訪(fǎng)問(wèn)已經(jīng)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的相同節點(diǎn)。
　　· 比BFS計算更簡(jiǎn)單，效率更高。
　　雖然，這兩種算法都有一些問(wèn)題。如果我們有一個(gè)收錄
數千個(gè)節點(diǎn)（商店）的大地圖，這些算法無(wú)法有效地找到目標節點(diǎn)。從DFS映射來(lái)看，如果我們以車(chē)間L為目標節點(diǎn)，DFS的性能不會(huì )比BFS好多少。雖然 BFS 存在搜索所有節點(diǎn)的問(wèn)題，但 DFS 可能會(huì )浪費時(shí)間在錯誤的方向搜索。
　　為了解決這些問(wèn)題，我們有更好的算法，比如 AI 系統中實(shí)際使用的啟發(fā)式算法。但這是另一天的博客。 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(DXC采集器是一個(gè)針對discuz平臺的采集文章插件的！)
　　DXC采集器是discuz平臺采集文章的插件！DXC采集插件專(zhuān)用于discuz上的內容解決方案，幫助站長(cháng)更快捷方便地構建站點(diǎn)內容。
　　
　　DXC采集器
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　　DXC采集器 通過(guò)DXC采集插件，用戶(hù)可以方便地從互聯(lián)網(wǎng)采集獲取數據，包括會(huì )員數據和文章數據。此外，還有虛擬在線(xiàn)、單帖采集等輔助功能，讓一個(gè)冷清的新論壇瞬間形成一個(gè)內容豐富、會(huì )員活躍的熱門(mén)論壇，對網(wǎng)站的初期運營(yíng)有很大幫助。論壇。
　　特征
　　1、多種形式的URL列表為采集文章，包括rss地址、列表頁(yè)面、多層列表等。
　　2、 多種寫(xiě)規則方式，dom方式，字符攔截，智能獲取，更方便的獲取你想要的內容；
　　3、 規則繼承，自動(dòng)檢測匹配規則功能，你會(huì )慢慢體會(huì )到規則繼承帶來(lái)的便利；
　　4、獨特的網(wǎng)頁(yè)正文提取算法，可以自動(dòng)學(xué)習歸納規則，更方便進(jìn)行泛化采集。
　　5、支持圖像定位和水印功能；
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　　安裝方法
　　如果你已經(jīng)安裝了免費版，請先卸載，刪除目錄：source\plugin\milu_pick，然后上傳安裝這個(gè)破解版。
　　1、如果是：DZ2.5，將milu_pick上傳到插件目錄source\plugin，然后在：Application--plug-in，安裝插件并清除緩存。
　　2、如果是：DZ3.0及以上（3.1，3.2），把milu_pick上傳到插件目錄source\plugin，把這個(gè)上傳文件加上Discuz_application.php，替換到source\class\discuz目錄下，然后在：Application-Plug-in，安裝插件，清除緩存。
　　最后，將 milu_pick 和目錄屬性設置為 777。 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(
優(yōu)采云軟件出品的一款基于高精度正文識別算法的互聯(lián)網(wǎng)文章采集器)
　　
　　優(yōu)采云基于本軟件制作的高精度文本識別算法的互聯(lián)網(wǎng)文章采集器。支持按關(guān)鍵詞采集各大搜索引擎的新聞和網(wǎng)頁(yè)，也支持采集指定的網(wǎng)站欄目下的所有文章?；谧灾餮邪l(fā)的文本識別智能算法，可以從互聯(lián)網(wǎng)上復雜的網(wǎng)頁(yè)中盡可能準確地提取文本內容。
　　文本識別有 3 種算法，“標準”、“嚴格”和“精確標簽”。其中“standard”和“strict”是自動(dòng)模式，可以適應大部分網(wǎng)頁(yè)的body提取，而“precision tag”只需要指定body標簽頭，比如“div class="text” "". 提取所有網(wǎng)頁(yè)的正文。
　　關(guān)鍵詞采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必應、雅虎
<p>采集指定網(wǎng)站文章的功能也很簡(jiǎn)單，只需要一點(diǎn)點(diǎn)設置（不需要復雜的規則），就可以批量采集targets 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(市場(chǎng)預期網(wǎng)絡(luò )安全監管升級引發(fā)A股網(wǎng)絡(luò )安全公司集體集體大漲)
　　記者 | 曹力
　　編輯 | 陳飛亞
　　國家網(wǎng)信辦發(fā)布《網(wǎng)絡(luò )安全審查辦法（征求意見(jiàn)稿）》，市場(chǎng)預期網(wǎng)絡(luò )安全監管進(jìn)一步升級，引發(fā)A股網(wǎng)絡(luò )安全公司集體涌現。7月12日，齊安欣（688561.SH）、美亞皮科（300188.SZ）、綠盟科技（300369.SZ）、任子興（300311.SZ） )、藍盾(300297.SZ)均迎來(lái)20cm漲停，領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò )安全公司深信服(300454.SZ)漲17.92%。7月13日，概念股出現分化，但任子興等人仍有20厘米的漲停，因此整體行業(yè)走勢依然成立。
　　與2020年6月1日實(shí)施的版本相比，本次征求意見(jiàn)稿有兩個(gè)主要變化：一是將《數據安全法》納入法律依據，數據處理者開(kāi)展影響國家安全的數據處理活動(dòng)?？赡苁艿接绊懙?，應當按照本辦法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )安全審查；二是強調將數據處理活動(dòng)和上市行為納入網(wǎng)絡(luò )安全審查內容和風(fēng)險考量。網(wǎng)絡(luò )安全審查重點(diǎn)評估采購活動(dòng)、數據處理活動(dòng)、境外上市等可能帶來(lái)的國家安全風(fēng)險，
　　不難發(fā)現，數據安全成為本輪監管的重點(diǎn)。一位安全行業(yè)資深人士告訴界面新聞，數據安全監管的加強將推動(dòng)數據安全和隱私計算產(chǎn)品的銷(xiāo)售增長(cháng)。
　　數據安全強調風(fēng)險控制，而隱私計算則通過(guò)加密算法等手段使數據“可用、不可見(jiàn)”，在風(fēng)險可控的情況下實(shí)現數據的價(jià)值。
　　目前A股市場(chǎng)涉及數據安全產(chǎn)品的公司較多，但由于行業(yè)相對較新，涉及隱私計算的公司并不多。
　　根據中國信息通信研究院發(fā)布的《移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數據安全藍皮書(shū)報告》，數據安全涉及采集、傳輸、存儲、使用、開(kāi)放共享、銷(xiāo)毀6個(gè)環(huán)節。涉及的關(guān)鍵技術(shù)包括數據識別和操作審計。, 數據防泄漏、界面安全管理和個(gè)人信息保護。網(wǎng)絡(luò )安全公司的數據安全產(chǎn)品主要圍繞這些功能展開(kāi)。
　　數據識別是企業(yè)數據資產(chǎn)的自動(dòng)識別和識別，脫敏規則的建立和維護，實(shí)現數據分類(lèi)分級管理。有兩種類(lèi)型的脫敏鏈接，靜態(tài)和動(dòng)態(tài)。動(dòng)態(tài)脫敏可以對實(shí)時(shí)對應的數據進(jìn)行脫敏。對應的產(chǎn)品包括啟明星辰（002439.SZ）天悅數據庫脫敏系統和奇安信網(wǎng)神數據脫敏系統。敏感系統，綠盟科技的數據脫敏系統DMS和敏感數據發(fā)現與風(fēng)險評估系統，山石網(wǎng)絡(luò )（688030.SH）靜態(tài)數據脫敏系統，天融信（002212.SZ））數據脫敏系統，
　　運營(yíng)審計是監控和記錄系統賬戶(hù)的活動(dòng)，包括控制臺、API接口、技術(shù)人員工具對操作系統服務(wù)和應用程序的訪(fǎng)問(wèn)和使用行為。上述行為數據可以以日志或視頻等多種形式保存在存儲空間中。過(guò)程中進(jìn)行事件記錄、安全分析、資源配置變更跟蹤、行為合規審計等操作。對應產(chǎn)品包括奇安信網(wǎng)神數據庫審計保護系統、深信服數據庫安全審計系統、山石網(wǎng)絡(luò )數據庫審計保護系統、啟明星辰天悅數據庫審計系統、綠盟科技數據庫審計系統、天融信數據庫審計系統等。
　　數據防泄漏包括四種方式：網(wǎng)絡(luò )隔離、數據加密、權限控制、數據防泄漏保護。對應產(chǎn)品包括啟明星辰陳天青漢馬USG數據防泄漏系統和鐵卷數據安全電子文檔加密產(chǎn)品、TopDLP-E系列產(chǎn)品、山石網(wǎng)絡(luò )科技數據防泄漏系統等。此外，零信任授權控制系統作為核心理念貫穿于數據泄露控制的方方面面。相關(guān)產(chǎn)品包括深信服等。
　　接口安全管理應具備認證授權能力、安全監控能力、數據安全加密能力、調用審批能力、日志審計能力。對應產(chǎn)品包括綠盟科技商務(wù)安全網(wǎng)關(guān)系統、奇安信可信API代理系統等。
　　在隱私計算方面，A股公司普遍處于探索階段，涉及3家公司。
　　中科金才（002657.SZ）在2020年年報中提到，“進(jìn)一步推進(jìn)隱私計算技術(shù)，企業(yè)將積極聚焦布局，持續開(kāi)發(fā)和應用隱私計算領(lǐng)域的技術(shù)，開(kāi)放銀行在公司。在服務(wù)業(yè)務(wù)中深入推廣隱私計算技術(shù)?！?br /> 　　飛利浦（300287.SZ）在2020年年報中提到，“為了解決不同安全域和隱私保護條件下的分布式數據應用問(wèn)題，公司追蹤人工智能前沿技術(shù)，建立聯(lián)邦學(xué)習和多方計算。為了支持技術(shù)隱私計算框架，在“數據可用但不可見(jiàn)”的場(chǎng)景下，建立了模型細化方案。
　　優(yōu)克德（688158.SH）在公告中提到，“在本次募資過(guò)程中，公司實(shí)施了數據安全、可信計算、隱私計算、安全交易對手計算、聯(lián)邦學(xué)習等新技術(shù)。進(jìn)行了更深入的研發(fā)，投入也比較大?！?br /> 　　綜合來(lái)看，數據安全領(lǐng)域的產(chǎn)品比較成熟。奇安信、啟明星辰、深信服、綠盟科技等大型網(wǎng)絡(luò )安全企業(yè)數據安全產(chǎn)品線(xiàn)較為完善，有望大幅受益。隱私計算的炒作仍處于概念階段。 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(seo優(yōu)化人員常用的幾款SEO優(yōu)化工具有多少外鏈是有效的)
　　優(yōu)采云通用文章采集器動(dòng)態(tài)加載的沒(méi)有頁(yè)碼的列表頁(yè)怎么樣采集？
　　采集的內容不收錄分頁(yè)，只收錄文章的內容。
　　在測試頁(yè)下填寫(xiě)尋呼規則，系統會(huì )自動(dòng)采集尋呼信息。
　　由于每個(gè)頁(yè)面收錄相同的代碼，系統會(huì )自動(dòng)確定它。
　　seo優(yōu)化者常用的幾種SEO優(yōu)化工具有哪些？
　　在做網(wǎng)站優(yōu)化的時(shí)候，很多信息需要自己去發(fā)現、分析、操作，缺一不可。但是隨著(zhù)軟件的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的軟件取代了人工操作。所以在做SEO的時(shí)候，為了提高效率，我們可以使用這些工具。接下來(lái)我們來(lái)看看常見(jiàn)的SEO工具
　??！1. 網(wǎng)站管理工具
　　對于一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，最重要的是網(wǎng)站的數據和管理。一個(gè)好的網(wǎng)站管理工具可以更快更好的展示網(wǎng)站的信息，以便我們及時(shí)優(yōu)化。
　　百度在搜索引擎中占據主導地位，所以在選擇網(wǎng)站管理工具時(shí)，盡量選擇百度站長(cháng)平臺。百度站長(cháng)平臺提供多種功能，如：網(wǎng)站地圖提交、死鏈提交、網(wǎng)站安全檢測、網(wǎng)站優(yōu)化建議、百度查詢(xún)索引等外鏈查詢(xún)工具
　　多少外鏈，多少外鏈有效，多少外鏈無(wú)效。如果我們不能正確獲取信息，那么我們在外鏈上所做的一切都是無(wú)用的。
　　3. SEO查詢(xún)工具
　　SEO查詢(xún)工具包括站長(cháng)工具、5118、愛(ài)站等，這些工具的功能基本相同，只是預算方式不同，部分數據可能有偏差。
　　4. 網(wǎng)站 安全檢查
　　互聯(lián)網(wǎng)上有很多黑客。他們會(huì )使用一些技巧和黑客工具破解網(wǎng)站賬號和密碼，掛黑鏈牟利。所以SEO人員掌握網(wǎng)站的安全檢查也是很有必要的。
　　百度、騰訊等眾多大型安全測試工具相繼推出。在百度安全測試中，快速檢查網(wǎng)站是否足夠安全。一條黑鏈網(wǎng)站可以直接通向K站的網(wǎng)站。
　　5. 網(wǎng)站統計工具
　　網(wǎng)站統計工具也稱(chēng)為站長(cháng)統計工具。比較有名的工具是cnzz工具。主要功能是添加cnzz統計代碼，可以快速分析網(wǎng)站的IP訪(fǎng)問(wèn)量、PV值、訪(fǎng)問(wèn)區域等詳細信息。Cnzz是目前功能最強大的免費站長(cháng)工具。
　　每個(gè)工具對 SEO 都有不同的影響。我們需要根據不同的情況選擇使用哪個(gè)工具來(lái)幫助網(wǎng)站優(yōu)化。
　　如何操作網(wǎng)站？
　　作為濟南人。網(wǎng)站 建設。在公司方面，我在工作中遇到了很多個(gè)人和企業(yè)客戶(hù)。他們知道網(wǎng)站的目的，但網(wǎng)站完成后，一切都交給了客戶(hù)。下一步是進(jìn)入平臺操作，但是這個(gè)時(shí)候，我不知道如何開(kāi)始。有人覺(jué)得網(wǎng)站不夠好，不夠專(zhuān)業(yè)。事實(shí)上，事實(shí)并非如此。畢竟，它不會(huì )運行。文輝下。網(wǎng)站小編將詳細說(shuō)說(shuō)網(wǎng)站的操作：
　　分析與規劃
　　當你想做一個(gè)網(wǎng)站時(shí)，說(shuō)明你對互聯(lián)網(wǎng)有一定的了解，知道網(wǎng)站的目的，明確目的，然后為自己制定一個(gè)運營(yíng)計劃：做什么首先，然后做什么，然后做什么，什么時(shí)候完成，只有這樣才能給網(wǎng)站帶來(lái)流量，如果你想讓網(wǎng)站流量快速超過(guò)10000，那就是不可能實(shí)現，用一個(gè)明確的計劃來(lái)開(kāi)展自己的網(wǎng)絡(luò )運營(yíng)市場(chǎng)。
　　同行分析：
　　網(wǎng)站 搭建完成后，下一步就是填寫(xiě)信息并上傳產(chǎn)品。如何讓產(chǎn)品完美呈現給客戶(hù)，需要分析網(wǎng)站和同行業(yè)競爭對手的產(chǎn)品。
　　1. 列出您的產(chǎn)品優(yōu)勢。
　　2. 優(yōu)勢定位，宣傳推廣。
　　3. 目標群體定位。
　　4.文案包裝是網(wǎng)站內容的展示。
　　5. 運營(yíng)網(wǎng)站 運營(yíng)計劃
　　運行管理
　　在完成以上環(huán)節的基礎上，關(guān)注日常的訪(fǎng)問(wèn)和咨詢(xún)次數，做好數據分析，及時(shí)解決問(wèn)題。操作過(guò)程中未達到預期效果，應及時(shí)調整操作方案。在這里提醒大家要遵守搜索引擎的規則，不要急于求成。
　　以上為文輝。向站內引入重大問(wèn)題的步驟，需要根據公司自己的判斷進(jìn)行分析。手術(shù)成功與否的關(guān)鍵在于操作者的能力。說(shuō)到底，就是用心去做每一件事。
　　優(yōu)采云女性官網(wǎng)seo技術(shù) 什么是seo 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(
善肯網(wǎng)頁(yè)TXT采集器是款專(zhuān)業(yè)換行的網(wǎng)頁(yè)文本采集工具
)
　　
　　山墾網(wǎng)頁(yè)TXT采集器是一款專(zhuān)業(yè)小巧的網(wǎng)頁(yè)文本采集工具。山墾網(wǎng)TXT采集器可以幫助用戶(hù)查找一些網(wǎng)站小說(shuō)文章，通過(guò)專(zhuān)業(yè)的正則表達式過(guò)濾，去除不需要的內容，非常簡(jiǎn)單實(shí)用。歡迎大家體驗jz5u！
　　使用說(shuō)明
　　1、規則設置：
　?、僭谝巹t設置窗口，直接在網(wǎng)站中找到一篇文章，不寫(xiě)任何規則。先點(diǎn)擊實(shí)時(shí)預覽，看看能不能拿到網(wǎng)頁(yè)的源碼。如果你能得到它，然后寫(xiě)規則。如果你不能得到它，就沒(méi)有必要繼續下去。
　?、谝巹t設置使用正則表達式匹配內容。最好有一定的基礎。如果沒(méi)有基礎，可以參考給出的例子。簡(jiǎn)單易學(xué)，不需要經(jīng)常學(xué)習。
　?、墼O置規則時(shí)，目錄頁(yè)和內容頁(yè)需要分開(kāi)預覽，也需要兩個(gè)鏈接，一個(gè)目錄頁(yè)鏈接和一個(gè)內容頁(yè)鏈接。
　?、?關(guān)于更換，有一般更換和定制更換。目前不需要正則化，普通替換即可。請注意，必須輸入一個(gè)值，也可以使用空格。刪除：選擇整行，然后按住刪除鍵。當內置的\n 用作替換數據時(shí)，表示換行。
　?、菥幋a，目前只設置了GBK和UFT-8，幾乎大部分網(wǎng)站都是這兩種編碼之一。
　　2、分析和
　?、俳馕稣埌?鍵解析地址。按鈕1目前是任性的，不想被刪除，以后會(huì )開(kāi)發(fā)其他功能。
　?、谥С謫握潞腿?。
　?、壑С痔砑诱鹿澨枴静糠中≌f(shuō)無(wú)章節號時(shí)可以查看】
　?、苤С珠喿x，但需要聯(lián)網(wǎng)。此功能只是輔助功能，并非專(zhuān)業(yè)的小說(shuō)閱讀軟件。
　?、蒿@示進(jìn)度和總時(shí)間，內置多線(xiàn)程。
　　3、關(guān)于軟件
　?、倨鋵?shí)只要.exe就夠了，規則都是自己添加的，commonrule.xml中收錄了常用的替換規則。網(wǎng)站規則在規則文件夾中。我在里面放了兩條網(wǎng)站規則，主要是為了測試。其他網(wǎng)站規則，可以自己添加，或者支持開(kāi)發(fā)者。
　?、谲浖创虬?，c#開(kāi)發(fā)，不含病毒。如果您不擔心，請不要使用它，我不會(huì )收回它。
　?、坳P(guān)于軟件中跳轉到論壇，我親自測試跳轉時(shí)，提示360，也可能是跳轉到360瀏覽器的原因。不知道你會(huì )不會(huì )遇到這個(gè)問(wèn)題。
　?、?如果xml中的內容不清晰，請勿觸摸，以免軟件識別失敗和錯誤。
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　　無(wú)規則采集器列表算法(
【案例講解】起始網(wǎng)址頁(yè)即為內容頁(yè)和標簽循環(huán)采集功能)
　　
　　【案例說(shuō)明】
　　今天主要講解起始URL頁(yè)為內容頁(yè)和標簽循環(huán)采集功能，其他略！
　　我們想要 采集 的 URL：
　　如上圖，我們需要采集形式的信息。
　　底部有分頁(yè)，共29頁(yè)。發(fā)現點(diǎn)擊分頁(yè)，URL沒(méi)有變化，這時(shí)我們需要使用抓包軟件Fiddler（學(xué)習抓包）抓到真實(shí)地址，如下圖：
　　通過(guò)抓包，我們找到了我們需要的數據所在的頁(yè)面地址，我們復制了URL，參考下圖：
　　通過(guò)URL規則分析分頁(yè)的參數變量。一般通過(guò)比較多個(gè)頁(yè)面的URL就可以知道哪個(gè)是分頁(yè)變量。找到變量規則后，我可以通過(guò)URL分頁(yè)規則進(jìn)行設置。共有 29 頁(yè)。如下所示：
　　通過(guò)抓包軟件，我們看到我們要采集的數據在爬取的頁(yè)面中，不需要采集的內容頁(yè)面。我們想要的內容在起始URL頁(yè)面，那么我們需要使用優(yōu)采云采集器的起始URL作為內容頁(yè)面的URL，我們點(diǎn)擊“點(diǎn)擊設置”，如下圖：
　　點(diǎn)擊下圖出現，是灰色的，無(wú)法進(jìn)行設置，因為我們不需要設置采集內容頁(yè)面的URL，所以這里不用設置。
　　直接進(jìn)入內容采集規則設置界面，如下圖所示，因為我們需要采集的內容是表格內容，而且全部在一頁(yè)，所以需要使用循環(huán)采集，所以設置標簽時(shí)，每個(gè)標簽必須匹配上的循環(huán)√。（每個(gè)標簽采集規則的內容這里就不說(shuō)了，大家可以下載規則自己測試學(xué)習，其實(shí)還是有一定的技巧的）
　　網(wǎng)頁(yè)上的表格數據每行收錄一個(gè)信息，因此我們需要采集 下至一行信息。然后在左下角的循環(huán)設置中，我們需要將其設置為“添加新記錄”，這樣我們采集的信息將是一行一行，否則所有的信息都會(huì )堆積起來(lái)，而將只有一個(gè)消息。參考下圖：
　　設置好后我們進(jìn)行測試，下圖說(shuō)明設置成功
　　另外，當采集的頁(yè)面信息循環(huán)時(shí)，發(fā)現第一條信息和其他信息的規則不同。經(jīng)過(guò)分析，除了第一頁(yè)，我們只能循環(huán)采集每一頁(yè)。信息。我該怎么辦？沒(méi)有更好的辦法。頁(yè)面數據規則太簡(jiǎn)單了，找不到可以匹配所有信息的規則。解決這個(gè)問(wèn)題只有一種傻瓜式方法，但它也是唯一可以解決這個(gè)問(wèn)題的方法。即先循環(huán)采集所有信息，然后只對第一個(gè)信息設置規則，再取最后一個(gè)合并。這里共享的規則不能是采集到第一條消息。大家可以按照我的思路試試采集的第一條留言。
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　　【案例說(shuō)明】
　　今天主要講解起始URL頁(yè)為內容頁(yè)和標簽循環(huán)采集功能，其他略！
　　我們想要 采集 的 URL：
　　如上圖，我們需要采集形式的信息。
　　底部有分頁(yè)，共29頁(yè)。發(fā)現點(diǎn)擊分頁(yè)，URL沒(méi)有變化，這時(shí)我們需要使用抓包軟件Fiddler（學(xué)習抓包）抓到真實(shí)地址，如下圖：
　　通過(guò)抓包，我們找到了我們需要的數據所在的頁(yè)面地址，我們復制了URL，參考下圖：
　　通過(guò)URL規則分析分頁(yè)的參數變量。一般通過(guò)比較多個(gè)頁(yè)面的URL就可以知道哪個(gè)是分頁(yè)變量。找到變量規則后，我可以通過(guò)URL分頁(yè)規則進(jìn)行設置。共有 29 頁(yè)。如下所示：
　　通過(guò)抓包軟件，我們看到我們要采集的數據在爬取的頁(yè)面中，不需要采集的內容頁(yè)面。我們想要的內容在起始URL頁(yè)面，那么我們需要使用優(yōu)采云采集器的起始URL作為內容頁(yè)面的URL，我們點(diǎn)擊“點(diǎn)擊設置”，如下圖：
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　　網(wǎng)頁(yè)上的表格數據每行收錄一個(gè)信息，因此我們需要采集 下至一行信息。然后在左下角的循環(huán)設置中，我們需要將其設置為“添加新記錄”，這樣我們采集的信息將是一行一行，否則所有的信息都會(huì )堆積起來(lái)，而將只有一個(gè)消息。參考下圖：
　　設置好后我們進(jìn)行測試，下圖說(shuō)明設置成功
　　另外，當采集的頁(yè)面信息循環(huán)時(shí)，發(fā)現第一條信息和其他信息的規則不同。經(jīng)過(guò)分析，除了第一頁(yè)，我們只能循環(huán)采集每一頁(yè)。信息。我該怎么辦？沒(méi)有更好的辦法。頁(yè)面數據規則太簡(jiǎn)單了，找不到可以匹配所有信息的規則。解決這個(gè)問(wèn)題只有一種傻瓜式方法，但它也是唯一可以解決這個(gè)問(wèn)題的方法。即先循環(huán)采集所有信息，然后只對第一個(gè)信息設置規則，再取最后一個(gè)合并。這里共享的規則不能是采集到第一條消息。大家可以按照我的思路試試采集的第一條留言。
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　　無(wú)規則采集器列表算法(應用數據清理解決不一致問(wèn)題的平滑有噪聲數據忽略)
　　第四章數據挖掘算法在系統中的應用數據采集 首先需要確定數據挖掘對象的主題，然后根據確定的主題從數據庫中提取數據。數據清洗和轉換從初始數據集中去除噪聲和不一致的冗余數據的過(guò)程稱(chēng)為數據清洗過(guò)程。這個(gè)過(guò)程主要起到轉換數據內容和格式的作用。主要包括以下幾點(diǎn)： 連續值的離散化和轉化為離散數據。轉換后的數據根據??挖掘需求分成幾組，轉換成相應的數據類(lèi)型。數據挖掘首先根據最終目標和數據情況確定最優(yōu)算法。其次，創(chuàng )建數據挖掘模型。最好設置相應的置信度和支持度等參數，然后編寫(xiě)算法處理模型。模型評價(jià)需要對數據挖掘完成后產(chǎn)生的相應數據結果的實(shí)用性和準確性進(jìn)行評價(jià)，并產(chǎn)生最終的分析結果。應用知識對數據挖掘的最終結果進(jìn)行梳理和分析，并結合相應的實(shí)際情況加以應用。數據預處理過(guò)程的第一部分是數據預處理、數據歸約、數據整合、數據清洗和數據轉換，也稱(chēng)為數據預處理，它是數據挖掘的基礎之一。數據清洗是指在預處理過(guò)程中，需要去除數據中的噪聲，修改與數據不一致的錯誤信息，最終達到數據清洗的目的。數據集成是將來(lái)自多個(gè)數據庫的信息或來(lái)自多個(gè)數據源的信息進(jìn)行集成，并最終將它們集成為一個(gè)完整的數據集的過(guò)程。
　　數據轉換是指過(guò)濾掉系統中一些不適合數據挖掘的數據，通過(guò)一定的技術(shù)將其格式轉換為相應的數據挖掘算法可以計算的格式。數據規范主要是使用聚類(lèi)方法或刪除冗余特征來(lái)去除冗余數據。在數據挖掘之前需要對數據進(jìn)行檢測。找出一些異常數據。調整數據結構。減少要分析的數據。之所以在數據挖掘之前需要對數據進(jìn)行測試，是因為數據本身的質(zhì)量決定了數據挖掘的效果。數據預處理方法。第四章數據挖掘算法在本系統中的應用。數據清洗解決了不一致問(wèn)題。平滑噪聲數據。忽略或填充缺失的數據值。識別或去除異常值是數據清洗中常見(jiàn)的過(guò)程數據。挖掘的結果很容易被誤導，導致錯誤或失誤。之所以在本系統中不需要對系統內部的數據進(jìn)行清理，是因為用戶(hù)輸入的內容已經(jīng)在應用端進(jìn)行了嚴格的檢查和比較。數據整合 在數據挖掘過(guò)程中，數據可能來(lái)自不同的數據源或數據庫，這就需要對這些數據進(jìn)行統一整合。這就是數據集成。在實(shí)際操作中，描述同一實(shí)體屬性的字段在不同的數據庫中具有不同的名稱(chēng)。直接數據集成會(huì )導致數據不一致或冗余。系統在數據清洗過(guò)程中需要刪除冗余數據，否則這些大量的冗余數據會(huì )嚴重影響挖礦速度。數據轉換在系統中有一些不利于數據挖掘的數據格式，如長(cháng)日期格式。本系統中數據預處理的任務(wù)和方法。在這個(gè)系統中，我們選擇了一個(gè)典型的應用，即用戶(hù)選擇的電視節目主要分為基礎兩部分。程序包和相應的擴展程序包。
　　其中，基礎套餐不能先拆后賣(mài)。比如基礎套餐包括天津電視臺節目、央視節目、省級衛視節目，而擴展套餐中的節目都是付費的，比如風(fēng)云足球、歐洲足球等等。這時(shí)候就可以利用數據挖掘的技術(shù)對分析的結果進(jìn)行分析和應用，形成針對不同用戶(hù)習慣的業(yè)務(wù)包。針對以上特點(diǎn)，數據預處理的任務(wù)如下，提取除基本包節目以外的所有節目信息。依次遍歷提取的程序自選列表。如果自選程序列表中有該程序，則將其對應的標志位設置為“根據預處理結果更新相應的結果表”。算法流程圖如圖所示。第4章數據挖掘算法在本系統中，應用圖數據清洗和轉換算法流程圖。我們首先需要搜索用于數據挖掘和分析的程序。通過(guò)遍歷的方式，對節目選擇表中的所有記錄和所有用戶(hù)服務(wù)包進(jìn)行處理。遇到任何用戶(hù)選擇。程序需要在表格對應的列中設置為“”。該算法的關(guān)鍵代碼如下。第四章數據挖掘算法在系統中的應用一旦目標資源的作用域結束，就會(huì )立即釋放打開(kāi)的連接。調用執行方法最后一項直接設置，注意返回結果是類(lèi)型。結果被指定為其數據源。第四章本系統中的數據挖掘算法 應用程序開(kāi)始計算并顯示結果。第二節關(guān)聯(lián)分析模型關(guān)聯(lián)規則挖掘含義關(guān)聯(lián)規則挖掘是通過(guò)發(fā)現大數據集的管理規則和關(guān)聯(lián)性，找出同時(shí)出現的某些屬性或對應的數據項，然后符號化關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘關(guān)聯(lián)規則. 系統中關(guān)聯(lián)規則的相關(guān)定義如下。將關(guān)聯(lián)規則挖掘的一組數據項設置為事務(wù)。那么這些交易中的項目就是系統中所有項目的集合。設置為項目集是項目集的公共部分，以便可以得出結論。第二節關(guān)聯(lián)分析模型關(guān)聯(lián)規則挖掘含義關(guān)聯(lián)規則挖掘是通過(guò)發(fā)現大數據集的管理規則和關(guān)聯(lián)性，找出同時(shí)出現的某些屬性或對應的數據項，然后符號化關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘關(guān)聯(lián)規則. 系統中關(guān)聯(lián)規則的相關(guān)定義如下。將關(guān)聯(lián)規則挖掘的一組數據項設置為事務(wù)。那么這些交易中的項目就是系統中所有項目的集合。設置為項目集是項目集的公共部分，以便可以得出結論。第二節關(guān)聯(lián)分析模型關(guān)聯(lián)規則挖掘含義關(guān)聯(lián)規則挖掘是通過(guò)發(fā)現大數據集的管理規則和關(guān)聯(lián)性，找出同時(shí)出現的某些屬性或對應的數據項，然后符號化關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘關(guān)聯(lián)規則. 系統中關(guān)聯(lián)規則的相關(guān)定義如下。將關(guān)聯(lián)規則挖掘的一組數據項設置為事務(wù)。那么這些交易中的項目就是系統中所有項目的集合。設置為項目集是項目集的公共部分，以便可以得出結論。
　　這可以稱(chēng)為項目的集合。這時(shí)候可以假設的子項集是，在這個(gè)假設下，如果我們可以得出以下結論，交易柱面就收錄了這個(gè)項集。如果項集我們可以斷定它的關(guān)聯(lián)規則是隱式的，可以畫(huà)成關(guān)聯(lián)規則。前提。支持度和置信度 第4章數據挖掘算法在本系統中的應用 支持度和置信度是描述關(guān)聯(lián)規則的兩個(gè)比較重要的概念。關(guān)聯(lián)規則可信度的度量是置信度。關(guān)聯(lián)規則在數據集中的統計重要性的度量是支持度一般對用戶(hù)來(lái)說(shuō)是比較有用或感興趣的，即，具有較高置信度和支持值的關(guān)聯(lián)規則。其定義如下。交易集中發(fā)生的頻率是支持規則。當該部分的頻率遠高于先前預設的臨界值時(shí)，此規則是有意義的規則。我們可以用下面的公式來(lái)表達。例如，支持度包括元組和鋼琴名稱(chēng)組的總數。置信度也稱(chēng)為“依賴(lài)性”。該度量用于表征關(guān)聯(lián)規則的有效性。當關(guān)聯(lián)規則是關(guān)聯(lián)規則時(shí)，我們可以用它的置信度 條件概率表示指定的最小置信度是用戶(hù)根據挖掘需要設置的記錄。例如，名稱(chēng)收錄彳和的元組的置信度和彳元組的數量。比如我們在選擇電視節目時(shí)，可以設置如下關(guān)聯(lián)規則。該節目整個(gè)交易的客戶(hù)同時(shí)購買(mǎi)了天津衛視和高清電影。
　　關(guān)聯(lián)規則挖掘的基本模型。挖掘中的所有強規則都是關(guān)聯(lián)規則挖掘中要執行的任務(wù)之一。關(guān)聯(lián)規則的置信度可以由頻繁項集必須是頻繁項集來(lái)確定。強規則的定義如上所述。首先，它必須滿(mǎn)足最低支持。第4章數據挖掘算法在本系統中的應用。第二個(gè)是滿(mǎn)足最小置信閾值的規則。它被稱(chēng)為強規則。從頻繁項中找出所有產(chǎn)生強關(guān)聯(lián)規則的頻繁項集是挖掘關(guān)聯(lián)規則的兩個(gè)必要過(guò)程。首先，關(guān)聯(lián)規則挖掘的核心問(wèn)題是非常高效地找出其中收錄的所有頻繁項集。這也是衡量關(guān)聯(lián)規則挖掘算法是否合理的標準。其次，所有內容都可以直接按照公式求解。目前關(guān)聯(lián)規則挖掘的基本模型如圖所示，其關(guān)聯(lián)規則挖掘算法都是針對第一個(gè)問(wèn)題提出的。圖數據關(guān)聯(lián)規則模型示例。上圖展示了關(guān)聯(lián)規則的生成算法。頻繁項集的搜索算法是數據集挖掘出的一組關(guān)聯(lián)規則。用戶(hù)可以與算法進(jìn)行交互，并最終與其交互以解釋挖掘結果。和評價(jià)。關(guān)聯(lián)規則的分類(lèi)關(guān)聯(lián)規則可以分為不同的類(lèi)型，因為它們可以根據不同的標準進(jìn)行分類(lèi)。我們一般采用購物籃分析的形式來(lái)實(shí)現關(guān)聯(lián)規則挖掘，但實(shí)際上關(guān)聯(lián)規則的表達方式有很多種。由于規則對應于不同的概念層次，可以分為多級關(guān)聯(lián)規則和單級關(guān)聯(lián)規則。關(guān)聯(lián)規則根據處理變量的類(lèi)別可以分為數值型關(guān)聯(lián)規則和布爾型關(guān)聯(lián)規則。
　　第4章數據挖掘算法在本系統中的應用可以與多維關(guān)聯(lián)或多級關(guān)聯(lián)規則非常緊密地結合，這是數值關(guān)聯(lián)規則的一大特點(diǎn)。處理過(guò)程是先處理數值字段，然后直接處理原創(chuàng )數據或將這些字段動(dòng)態(tài)劃分為數值關(guān)聯(lián)規則。收錄多種類(lèi)型的變量。離散和非常分類(lèi)是布爾關(guān)聯(lián)規則處理的值的特征，因為變量之間的關(guān)系是這樣的。關(guān)聯(lián)挖掘的各種擴展可以擴展到相關(guān)性分析以識別項目是否相關(guān)，并且可以擴展到最大挖掘模式，即最大頻繁模式和頻繁閉項目集，因為規則涉及的維度不同，所以可以按照不同的維度進(jìn)行分類(lèi)。關(guān)聯(lián)規則可以分為多維關(guān)聯(lián)規則和單維關(guān)聯(lián)規則。第三節數據挖掘算法的選擇與實(shí)現數據挖掘算法的選擇算法選擇算法的一個(gè)缺點(diǎn)是需要多次掃描數據庫。這種多次掃描可能會(huì )產(chǎn)生大量的候選項目集。為了解決這個(gè)問(wèn)題，等人。提出了一種基于頻繁模式增長(cháng)的新算法簡(jiǎn)稱(chēng)。具有有效的單級關(guān)聯(lián)規則是該挖掘算法的特點(diǎn)之一。獲取頻繁模式的方法是模式增長(cháng)。它可以生成所有頻繁項集，而無(wú)需生成候選項集。該算法首先遵循一個(gè)頻繁模式樹(shù)模板。那些可以提供頻繁項集的數據庫被壓縮。項集的關(guān)聯(lián)信息代碼仍然保留，然后根據壓縮的數據庫劃分為一組條件數據庫。每個(gè)條件數據庫對應一個(gè)頻繁項。依次挖掘每個(gè)數據庫。該算法的具體步驟如下。第一步是生成頻繁模式樹(shù)。首先，我們主要通過(guò)掃描事務(wù)數據庫來(lái)找到頻繁項的集合和每個(gè)頻繁項的方法。然后按支持度降序排序，得到頻繁項表三。標有“”的根節點(diǎn) 用于一一創(chuàng )建事務(wù)。一一執行以下步驟。首先選擇頻繁項進(jìn)行排序，記錄得到的頻繁項列表為 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(軟件介紹Elvin百度采集軟件的使用方法和模擬操作方法
)
　　埃爾文百度網(wǎng)址采集器是一款無(wú)需安裝即可使用的網(wǎng)絡(luò )采集軟件。用戶(hù)只需要輸入采集數據的關(guān)鍵詞就可以找到一個(gè)百度搜索引擎得到的相關(guān)目標站，非常適合站長(cháng)使用。
　　軟件介紹
　　埃爾文百度采集軟件是專(zhuān)門(mén)為用戶(hù)準備的免費版百度數據PC端采集。使用方法非常簡(jiǎn)單。在線(xiàn)下載軟件，自動(dòng)跟隨采集數據。@采集，刪除重復。
　　
　　它的使用非常簡(jiǎn)單明了。只需打開(kāi)工具輸入關(guān)鍵詞即可自動(dòng)采集，完成后采集會(huì )留在軟件根目錄。
　　軟件特點(diǎn)
　　智能識別數據
　　智能模式：基于人工智能算法，只需輸入網(wǎng)址即可智能識別列表數據、表格數據和分頁(yè)按鈕，無(wú)需配置任何采集規則，一鍵采集。
　　自動(dòng)識別：列表、表格、鏈接、圖片、價(jià)格等。
　　直觀(guān)點(diǎn)擊，輕松上手
　　流程圖模式：只需點(diǎn)擊頁(yè)面，根據軟件提示進(jìn)行操作，完全符合人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的思維方式。它可以通過(guò)簡(jiǎn)單的幾步生成復雜的采集規則，結合智能識別算法，任何網(wǎng)頁(yè)的數據都可以輕松采集。
　　可以模擬操作：輸入文字、點(diǎn)擊、移動(dòng)鼠標??、下拉框、滾動(dòng)頁(yè)面、等待加載、循環(huán)操作和判斷條件等。
　　支持多種數據導出方式
　　采集 結果可以本地導出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接發(fā)布到數據庫（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）供您使用。
　　 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(數據資產(chǎn)治理（詳情見(jiàn)：數據、贊之治理）的前提要有數據)
　　數據資產(chǎn)治理（詳見(jiàn)：數據資產(chǎn)、贊智治理）需要數據。它要求數據類(lèi)型齊全，數量大，并盡可能覆蓋數據流通的方方面面。元數據 采集 變得尤為重要。是數據資產(chǎn)治理的核心基礎。
　　在早期的采集系統中，我們主要關(guān)注數據倉庫，通過(guò)“API直連方式”采集Hive/Mysql表元數據。隨著(zhù)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，對數據運營(yíng)和成本管理的需求越來(lái)越強烈。元數據需要覆蓋整個(gè)數據鏈路，包括離線(xiàn)計算平臺、實(shí)時(shí)計算平臺、內部工具、任務(wù)元數據等。在采集元數據的過(guò)程中，我們遇到了以下難點(diǎn)：本文主要介紹一些我們從元數據、提取、采集、監控告警等方面做的事情。二、元數據2.1 什么是元數據？什么是元數據？元數據是“用于描述數據的數據”。例如：
　　照片信息<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件名：IMG_20201217_114115<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >時(shí)間：2020年12月17號 11:30:01<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >分辨率：4608X2592<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件大?。?.69MB<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相機制造商：OnePlus<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相機型號：ONEPLUS A5000<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >閃光燈：未使用閃光燈<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >焦距：4.10mm<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >白平衡：自動(dòng)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >光圈：f/1.7<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >曝光時(shí)間：1/50<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >ISO：1250
　　這些是數碼照片的元數據，用于描述圖片。在資產(chǎn)管理平臺，我們采集Hive組件的元數據包括：表名、字段列表、負責人、任務(wù)調度信息等，采集全鏈路數據（各種元數據）可以幫助數據平臺回答：我們有什么數據？有多少人在使用它？什么是數據存儲？如何找到這些數據？什么是數據流？分析問(wèn)題的根源，結合血緣關(guān)系分析影響。2.2 采集 下圖是什么元數據，是一個(gè)數據流圖。我們主要采集各個(gè)平臺組件：
　　
　　截至目前，采集所到的平臺組件已經(jīng)覆蓋了整個(gè)數據鏈路。涵蓋10種數據+，基礎元數據量10w+。主要包括： 三、 Metadata Extraction 如何從眾多平臺組件中提取元數據？大致有這幾個(gè)方面：計算任務(wù)通過(guò)分析任務(wù)的輸入/輸出依賴(lài)配置來(lái)獲取血緣關(guān)系。SQL類(lèi)任務(wù)使用“Sql Parser”（ANTLR4系統實(shí)現的sql重寫(xiě)工具）工具解析SQL腳本，獲取表/字段級血緣關(guān)系。3.1 離線(xiàn)平臺主要是采集Hive/RDS表的元數據。
　　Hive組件的元數據存儲在Metastore中，通過(guò)JDBC訪(fǎng)問(wèn)Mysql獲取數據庫表的元數據。根據Hive表信息組裝HDFS地址，通過(guò)FileSystem API獲取文件狀態(tài)、文件編號、文件大小、數據更新時(shí)間等趨勢數據。RDS平臺提供Mysql服務(wù)的管理，通過(guò)平臺提供的服務(wù)接口獲取表元數據、趨勢數據、訪(fǎng)問(wèn)狀態(tài)等信息。3.2 實(shí)時(shí)平臺主要是Flume/Hbase/Kafka等組件的元數據。例如：我們訪(fǎng)問(wèn)放置在KP平臺的工單數據，獲取topic的基本元數據信息，定期消費topic獲取樣本數據，解析字段列表。平臺本身提供集群狀態(tài)和業(yè)務(wù)監控指標，通過(guò)平臺服務(wù)獲取集群資源的使用情況。3.3 內部工具主要是BI報表系統（一個(gè)BI報表查詢(xún)的Hive表和Mysql表的關(guān)系），指標庫（Hive表和指標關(guān)聯(lián)的字段的關(guān)系），和 OneService 服務(wù)（接口訪(fǎng)問(wèn)哪些庫表）關(guān)系數據）血緣關(guān)系數據。這些內部系統在產(chǎn)品的不斷迭代中積累了大量的元數據。在不考慮元數據的時(shí)效性的情況下，我們一般都是將這些系統的數據同步到Hive數據庫中，然后離線(xiàn)處理后獲取元數據。3. 4 任務(wù)元數據元數據任務(wù)主要是DP離線(xiàn)任務(wù)、Flink計算服務(wù)和Flume任務(wù)。這些計算任務(wù)都放在磁盤(pán)上，通過(guò)Binlog同步或離線(xiàn)同步獲取任務(wù)列表，獲取任務(wù)的元數據。四、Data采集 元數據提取后，我們可以得到數據鏈中各個(gè)平臺組件的元數據。數據采集是指將這些元數據存儲在數據資產(chǎn)管理系統的數據庫中。4.1 采集Methods采集 數據主要有3種方法。下表列出了三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)：通過(guò)Binlog同步或離線(xiàn)同步獲取任務(wù)列表，獲取任務(wù)的元數據。四、Data采集 元數據提取后，我們可以得到數據鏈中各個(gè)平臺組件的元數據。數據采集是指將這些元數據存儲在數據資產(chǎn)管理系統的數據庫中。4.1 采集Methods采集 數據主要有3種方法。下表列出了三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)：通過(guò)Binlog同步或離線(xiàn)同步獲取任務(wù)列表，獲取任務(wù)的元數據。四、Data采集 元數據提取后，我們可以得到數據鏈中各個(gè)平臺組件的元數據。數據采集是指將這些元數據存儲在數據資產(chǎn)管理系統的數據庫中。4.1 采集Methods采集 數據主要有3種方法。下表列出了三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)：@采集Methods采集 數據主要有3種方法。下表列出了三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)：@采集Methods采集 數據主要有3種方法。下表列出了三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)：
　　
　　一般情況下，我們推薦業(yè)務(wù)方使用采集SDK。主動(dòng)上報元數據，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)只需要關(guān)注上報數據格式和SDK初始化，即可快速完成上報。4.2 采集SDK設計采集SDK支持基礎元數據、趨勢數據、血緣關(guān)系數據的上報，包括客戶(hù)端SDK和采集服務(wù)器兩部分?？蛻?hù)端SDK主要實(shí)現通用報表模型的定義和報表功能，采集服務(wù)器主要實(shí)現不同的適配器，完成數據的統一存儲。4.2.1 架構
　　
　　采集SDK 客戶(hù)端定義了基本元數據（MetaSchema）、趨勢數據（TrendSchema）、血緣關(guān)系數據（LineageSchema）的通用模型，并支持擴展新的報表模型（XXXSchema）。ReportService實(shí)現了向Kafka推送數據的功能。采集服務(wù)端數據認證服務(wù)端消費Kafka，獲取數據后，驗證每條記錄的簽名（獲取記錄中的appId、appName、token信息，重新生成token并比較值）。統一倉儲服務(wù)定義了統一的數據倉儲模型，包括表基礎元數據、趨勢數據、血緣關(guān)系數據、趨勢數據，實(shí)現不同數據類(lèi)型的倉儲服務(wù)。數據適配器 Bridge 獲取 Kafka 的數據，將其轉換為“統一存儲模型” 根據不同的數據類(lèi)型，觸發(fā)“統一存儲服務(wù)”完成數據寫(xiě)入。4.2.2 通用模型采集 平臺組件很多。我們參考Hive“表模型”的定義，抽象出一套通用的數據上報模型，保證數據上報和數據存儲的可擴展性。通用血緣模型主要包括血緣模型定義和任務(wù)血緣模型定義，支持用戶(hù)分別上報血緣關(guān)系和任務(wù)血緣關(guān)系。該模型定義如下：我們參考Hive“表模型”的定義，抽象出一套通用的數據上報模型，保證數據上報和數據存儲的可擴展性。通用血緣模型主要包括血緣模型定義和任務(wù)血緣模型定義，支持用戶(hù)分別上報血緣關(guān)系和任務(wù)血緣關(guān)系。該模型定義如下：我們參考Hive“表模型”的定義，抽象出一套通用的數據上報模型，保證數據上報和數據存儲的可擴展性。通用血緣模型主要包括血緣模型定義和任務(wù)血緣模型定義，支持用戶(hù)分別上報血緣關(guān)系和任務(wù)血緣關(guān)系。該模型定義如下：
　　/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表血緣模型定義<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class TableLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 當前節點(diǎn)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private T current;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 父節點(diǎn)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List parents;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 子節點(diǎn)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List childs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表級別血緣擴展信息，json對象，kv結構<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
　　/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表任務(wù)血緣定義<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > *<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class JobLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任務(wù)節點(diǎn)對象<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private Job task;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 輸入對象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List inputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 輸出對象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List outputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任務(wù)級別血緣擴展信息，json對象，kv結構<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
　　每個(gè)模型定義都有一個(gè)擴展字段（傳統的 json 格式）。不在定義中的指標可以放在擴展字段中。數據上報后，也會(huì )存儲在元數據表的擴展字段中。訪(fǎng)問(wèn)新的類(lèi)型，索引定義大不相同，元數據報告是通過(guò)擴展新的數據模型定義來(lái)完成的。4.2.3 訪(fǎng)問(wèn)、驗證、限流如何保證用戶(hù)上報數據的安全？我們設計了一組簽名：訪(fǎng)問(wèn)方Id（appId）、訪(fǎng)問(wèn)名稱(chēng)（appName）、訪(fǎng)問(wèn)標識（token）。管理員填寫(xiě)基本接入方信息，生成隨機的appId和token信息。業(yè)務(wù)方初始化采集SDK時(shí)，指定簽名信息，并且每上報的數據都會(huì )帶有簽名。在采集服務(wù)器上，每一條數據都會(huì )經(jīng)過(guò)簽名和認證，保證了數據的安全。采集SDK 會(huì )對上報的每條數據執行通用規則來(lái)檢查數據的有效性，例如表名不為空、負責人的有效性、表的大小、趨勢數據不能為負數等。如果檢測到非法數據，將被過(guò)濾掉并觸發(fā)報警通知。在采集SDK服務(wù)器上，每隔一定時(shí)間（每?jì)擅耄┫M一批Kafka數據。支持設置消費數據的時(shí)間間隔和拉取的片數。下游入站壓力不會(huì )因上報數據流量高峰而發(fā)生變化。大，起到了限流的作用。4.3 Trigger采集 我們支持多種采集元數據方法。如何觸發(fā)數據的采集？總體思路是：基于A(yíng)pollo配置系統（見(jiàn)：Apollo在實(shí)踐中的好評）和Linux系統的Crontab功能，實(shí)現任務(wù)調度。
　　數據采集任務(wù)在A(yíng)pollo上配置。配置改變后，Apollo會(huì )發(fā)布，配置信息會(huì )實(shí)時(shí)同步到在線(xiàn)節點(diǎn)的Crontab文件中。4.3.1 增量任務(wù)，準實(shí)時(shí)支持獲取組件最近變化的元數據，配置增量任務(wù)，提高元數據的實(shí)時(shí)性采集。比如增量采集Hive表元數據，每1分鐘查詢(xún)一次metastore，獲取最近更改的元數據列表，并更新元數據。4.3.2 全量任務(wù)，底部增量采集 可能存在數據丟失的場(chǎng)景，全量采集每1天或多天一次作為底部計劃保護元數據的完整性。4.&lt; @3.3 采集SDK，實(shí)時(shí)上報采集SDK支持實(shí)時(shí)和全量上報模式。一般要求接入方數據發(fā)生變化后實(shí)時(shí)上報，同時(shí)不定期全量上報一次。4.4 數據存儲，更新數據后采集，必須考慮如何存儲，以及元數據發(fā)生變化時(shí)如何同步更新。我們對來(lái)自采集的元數據進(jìn)行歸類(lèi)統一，抽象出“表模型”，分類(lèi)存儲。4.4.1 數據存儲我們評估了每個(gè)組件的元數據量（共10w+），估計了數據可能的使用場(chǎng)景，最終選擇了Mysql存儲。為了滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化的查詢(xún)需求，構建了Es寬表。
　　元數據中的表不是孤立存在的。一般有關(guān)聯(lián)任務(wù)（離線(xiàn)任務(wù)、實(shí)時(shí)任務(wù)）輸出表，表和任務(wù)之間的流向關(guān)系也會(huì )在數據圖中顯示。那么如何在眾多平臺組件中唯一區分一個(gè)表呢？我們通過(guò)表所在的集群名稱(chēng)、項目名稱(chēng)、表類(lèi)型（它來(lái)自哪個(gè)平臺組件）和表名稱(chēng)的組合來(lái)唯一區分。對數據進(jìn)行分類(lèi)存儲，最終形成：基礎元數據表、趨勢數據表、任務(wù)元數據表、血緣關(guān)系數據表。4.4.2 數據更新元數據表離線(xiàn)，如何同步更新？五、監測預警已完成數據采集，都完成了嗎？答案是否定的。采集在這個(gè)過(guò)程中，數據類(lèi)型很多，刪除方式多種多樣，刪除鏈接長(cháng)度。任何環(huán)節的任何問(wèn)題都會(huì )導致結果不準確。我們通過(guò)以下方式來(lái)保證采集服務(wù)的穩定性。5.1 采集鏈路監控告警5.1.1 接口監控 我們將系統的所有服務(wù)接口分為三個(gè)層次：核心、重要、通用、支持注解。接口和負責人的方式相同，異常觸發(fā)不同級別的報警通知。核心業(yè)務(wù)異常直接觸發(fā)電話(huà)報警，重要或一般業(yè)務(wù)異常觸發(fā)電子郵件報警。系統會(huì )存儲接口請求和執行狀態(tài)并刪除，并每天向接口服務(wù)負責人發(fā)送服務(wù)日報。通過(guò)將采集服務(wù)的元數據標記為核心和重要服務(wù)，“API直連方式”的接口異常感知。如下圖，是服務(wù)接口的告警通知：
　　[Warning][prod][data-dict] - 數據資產(chǎn)平臺告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你負責的[元信息采集]模塊(backup為XXX)出現[重要]等級問(wèn)題, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb], 異常信息:null<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >處理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
　　如下圖，是服務(wù)接口的每日告警報告：
　　[Warning][prod][data-dict] - 數據資產(chǎn)平臺告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[shunfengche]今日問(wèn)題匯總<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >請及時(shí)收斂今日問(wèn)題，總問(wèn)題數 1 個(gè)，出現 2 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【核心】問(wèn)題 0 個(gè):<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【重要】問(wèn)題 0 個(gè):<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【一般】問(wèn)題 1 個(gè):<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[數據采集]com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb 今日出現 2 次, 已存在 5 天, 歷史出現 8 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >處理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
　　5.1.2 采集 進(jìn)程監控是針對每個(gè)元數據采集服務(wù)的，當采集進(jìn)程異常時(shí)會(huì )發(fā)出告警通知。如下圖，是采集過(guò)程中異常觸發(fā)的告警：
　　[Warning][prod][data-dict] - 數據資產(chǎn)平臺告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你負責的[元信息采集]模塊(backup為XXX)出現[一般]等級問(wèn)題, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.asyncworker.work.AsyncAllRdsDDLWorker.run], 異常信息:/n<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >### Error updating database. Cause: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLQueryInterruptedException: Query execution was interrupted<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
　　5.1.3 Kafka消息積壓告警消耗kafka數據，通過(guò)kp平臺配置消息積壓告警，實(shí)現對采集SDK服務(wù)的異常感知。5.2 結果數據比對主要用于事后監測預警，定期檢查采集的元數據量是否有異常波動(dòng)。針對不同類(lèi)型的元數據，通過(guò)將當天采集的數量與過(guò)去7天的歷史平均數量進(jìn)行比較，設置異常波動(dòng)的告警閾值，超過(guò)閾值時(shí)觸發(fā)告警通知. 針對采集的元數據結果表，配置一些數據質(zhì)量檢測規則，定期執行異常規則，發(fā)現問(wèn)題數據時(shí)觸發(fā)告警通知。這保證了對結果數據的異常感知。比如定義的數據質(zhì)量規則：5.3個(gè)項目迭代機制，采集問(wèn)題收斂，通過(guò)事前、事中、事后的監測預警機制，可以檢測感知采集 時(shí)間異常。對于異常問(wèn)題，我們一般以項目迭代的方式發(fā)起jira，組織相關(guān)人員進(jìn)行審核。追根溯源，討論改進(jìn)方案，產(chǎn)生行動(dòng)，關(guān)注并持續收斂問(wèn)題。六、總結與展望6.1 總結 我們定義了一套通用的數據采集和存儲模型，支持訪(fǎng)問(wèn)不同數據類(lèi)型的元數據，支持多種訪(fǎng)問(wèn)方式，采集@ &gt;SDK提高訪(fǎng)問(wèn)效率和數據時(shí)效性。
　　
　　如果將數據資產(chǎn)治理比作高層建筑的建設，那么不同構件的元數據是原材料，數據采集是基礎。只有夯實(shí)了基礎，數據治理的建設才能越來(lái)越穩固。6.2 期待數據采集，我們也遇到了很多問(wèn)題。在后續的工作中，我們需要不斷的優(yōu)化和功能迭代，包括但不限于：
　　最后，有贊數據中心，長(cháng)期招聘基礎組件、平臺研發(fā)、數據倉庫、數據產(chǎn)品、算法等人才，歡迎加入，一起享受~簡(jiǎn)歷投遞郵箱：。
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　　無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法開(kāi)始，跟著(zhù)angulardeveloper’sguide學(xué)習)
　　無(wú)規則采集器列表算法開(kāi)始，一起跟著(zhù)angulardeveloper’sguide學(xué)習，希望能夠用github效率來(lái)搞定生產(chǎn)中的各種問(wèn)題。tinker采集已經(jīng)發(fā)布了這套學(xué)習列表。目前在阿里云，hawq，directorofemergingcloudassistant等云廠(chǎng)商中，tinker是采集技術(shù)云公共標準，分步講解如何發(fā)揮采集器的可擴展性。
　　全文選自angular團隊相關(guān)演講論文。講解內容不構成演講作業(yè)，請勿隨意轉載。特別聲明：本文并不會(huì )涉及標準的相關(guān)概念，你通過(guò)閱讀原文，即可準確獲得這些概念的概念圖以及理解內容所需知道的內容。歡迎關(guān)注tinker團隊，tinker不屬于angular團隊，而是屬于tidb團隊，歡迎邀請。angulardeveloper’sguidecommiton-only，issueno-comment，gitconfigandsource(gitconfigandsource)點(diǎn)擊commitcode即可閱讀commit前后你所看到的代碼tinker采集開(kāi)始：...authenticatorextractmode:integrationdetailsgithubsubmodule如何訪(fǎng)問(wèn)？目前1.1.0中，文件采集中的渲染樹(shù)可以指定采集器，訪(fǎng)問(wèn)請前往readme。
　　如何與agent配合？讓我們考慮一下使用agent的基本設置。agentinstance，可以指定instance中的extractview，將fulltext渲染到typescript文件中，也可以指定domprocessorcontextinfo中綁定extracttext...extractmessagesapi接口怎么使用？angulardeveloper’sguide中已經(jīng)說(shuō)得很清楚了，而angulardeveloper’sguide這篇翻譯了2/3的重點(diǎn)。tinker自己是怎么寫(xiě)的？采集器只依賴(lài)extractmessagesapi(as。
　　2)接口。
　　采集器也可以先將內容作為鏈接寫(xiě)入到assumedstring庫，然后再下載鏈接的url，并傳給as2authenticator，
　　2)接口那樣。
　　在這個(gè)案例中，
　　2)接口的時(shí)候就指定extract(string)方法，也可以先指定extract(string)方法，再在as2dom里處理內容。方式如下：...tinker采集基本架構tinker采集架構--table參考：angulardeveloper’sguidehttpapi其實(shí)是http的一個(gè)uri，它的形式為:baseurl=any://...。 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集器創(chuàng )建采集人物非常簡(jiǎn)單，怎么導入可以看官方教程)
　　這個(gè)采集器玩了好幾天了，因為是工作需要，所以經(jīng)常忙著(zhù)折騰，但偶爾也會(huì )做一些測試。優(yōu)采云采集器創(chuàng )建采集字符很簡(jiǎn)單，尤其是在智能模式下，基本上是無(wú)腦操作?？上](méi)有玩過(guò)網(wǎng)絡(luò )經(jīng)驗的人還是一頭霧水，差點(diǎn)要水了文章。
　　采集器 默認支持typecho，效果很好。從本地防御模板導入數百條數據只需要幾分鐘，這關(guān)系到電腦的性能和上網(wǎng)的速度。
　　另外，我寫(xiě)的采集規則是針對網(wǎng)站一欄的。如果要采集其他欄目，也很簡(jiǎn)單，編輯任務(wù)，修改其他欄目地址即可。很簡(jiǎn)單，不需要自己動(dòng)手，除非目標站點(diǎn)改變了頁(yè)面布局。
　　以下是我的數據截圖
　　
　　下載地址（導入方法見(jiàn)官方教程）
　　這個(gè)采集器玩了好幾天了，因為是工作需要，所以經(jīng)常忙著(zhù)折騰，但偶爾也會(huì )做一些測試。優(yōu)采云采集器創(chuàng )建采集字符很簡(jiǎn)單，尤其是在智能模式下，基本上是無(wú)腦操作?？上](méi)有玩過(guò)網(wǎng)絡(luò )經(jīng)驗的人還是一頭霧水，差點(diǎn)要水了文章。
　　采集器 默認支持typecho，效果很好。從本地防御模板導入數百條數據只需要幾分鐘，這關(guān)系到電腦的性能和上網(wǎng)的速度。
　　另外，我寫(xiě)的采集規則是針對網(wǎng)站一欄的。如果要采集其他欄目，也很簡(jiǎn)單，編輯任務(wù)，修改其他欄目地址即可。很簡(jiǎn)單，不需要自己動(dòng)手，除非目標站點(diǎn)改變了頁(yè)面布局。
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　　采集器 默認支持typecho，效果很好。從本地防御模板導入數百條數據只需要幾分鐘，這關(guān)系到電腦的性能和上網(wǎng)的速度。
　　另外，我寫(xiě)的采集規則是針對網(wǎng)站一欄的。如果要采集其他欄目，也很簡(jiǎn)單，編輯任務(wù)，修改其他欄目地址即可。很簡(jiǎn)單，不需要自己動(dòng)手，除非目標站點(diǎn)改變了頁(yè)面布局。
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　　無(wú)規則采集器列表算法(先來(lái)和搜索引擎爬蟲(chóng)采集有何不同)
　　作者自己寫(xiě)了采集器，所以對網(wǎng)站反-采集有了一些感悟。因為是在工作時(shí)間，所以只簡(jiǎn)單的提到了各種方法。
　　很多反采集的方法在實(shí)現時(shí)需要考慮是否會(huì )影響搜索引擎對網(wǎng)站的爬取，所以先分析一下一般的采集器和搜索引擎爬蟲(chóng)采集。不同的。
　　相似之處：兩者都需要直接抓取網(wǎng)頁(yè)源代碼才能有效工作，b. 兩者都會(huì )在單位時(shí)間內多次抓取大量訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的網(wǎng)站內容；C。宏觀(guān)上看，兩個(gè)IP都會(huì )變；d. 兩人急于破解你的一些網(wǎng)頁(yè)加密（驗證），比如網(wǎng)頁(yè)內容是通過(guò)js文件加密的，比如瀏覽內容需要輸入驗證碼，比如你需要登錄才能訪(fǎng)問(wèn)內容。
　　區別：搜索引擎爬蟲(chóng)會(huì )忽略整個(gè)網(wǎng)頁(yè)源代碼腳本和樣式以及html標簽代碼，然后對剩余的文本進(jìn)行詞法、句法分析等一系列復雜的處理。但是采集器一般是利用html標簽的特性來(lái)抓取需要的數據。在制定采集規則時(shí)，需要填寫(xiě)目標內容的開(kāi)始和結束標志，這樣才能定位到需要的內容；或者為特定的網(wǎng)頁(yè)制作特定的正則表達式，過(guò)濾掉你需要的內容。無(wú)論是使用起止標簽還是正則表達式，都涉及到html標簽（網(wǎng)頁(yè)結構分析）。
　　那就來(lái)提出一些反采集的方法
　　1、 限制一個(gè)IP地址單位時(shí)間內的訪(fǎng)問(wèn)次數
　　分析：普通人不可能在一秒內訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)網(wǎng)站 5次，除非是程序訪(fǎng)問(wèn)。有了這個(gè)偏好，只剩下搜索引擎爬蟲(chóng)和煩人的采集器。
　　缺點(diǎn)：一刀切，這也會(huì )阻止搜索引擎響應網(wǎng)站的收錄
　　適用網(wǎng)站：不依賴(lài)搜索引擎的網(wǎng)站
　　采集器會(huì )做什么：減少單位時(shí)間內的訪(fǎng)問(wèn)次數，降低采集效率
　　2、屏蔽ip
　　分析：通過(guò)后臺計數器，記錄訪(fǎng)問(wèn)者的IP和訪(fǎng)問(wèn)頻率，人為分析訪(fǎng)問(wèn)記錄，屏蔽可疑IP。
　　缺點(diǎn)：好像沒(méi)什么缺點(diǎn)，就是站長(cháng)有點(diǎn)忙
　　適用網(wǎng)站：所有網(wǎng)站，站長(cháng)可以知道哪些機器人是谷歌或百度
　　采集 機器是干什么的：打游擊戰！使用ip proxy 采集改一次，但是會(huì )降低采集器的效率和網(wǎng)速（使用代理）。
　　3、使用js加密網(wǎng)頁(yè)內容
　　注：這個(gè)方法我沒(méi)接觸過(guò)，不過(guò)好像是從別處傳來(lái)的
　　分析：無(wú)需分析，搜索引擎爬蟲(chóng)和采集器傳殺
　　適用網(wǎng)站：極度討厭搜索引擎和采集器的網(wǎng)站
　　采集 設備會(huì )這樣：你太好了，要拼命他也不來(lái)接你
　　4、隱藏網(wǎng)站版權或網(wǎng)頁(yè)中一些隨機的垃圾文字，這些文字樣式寫(xiě)在css文件中
<p>分析：雖然不能阻止采集，但是會(huì )在采集之后的內容里填上你的網(wǎng)站版權聲明或者一些垃圾文字，因為一般采集器不會(huì )被 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(
停課不停學(xué)：一起抗疫011.查找算法查找的基本思想)
　　
　　停課不停課
　　我們在努力
　　齊心協(xié)力，共同抗擊疫情
　　01
　　1. 搜索算法
　　搜索是在收錄許多數據元素的集合中查找給定特定數據元素的操作。例如，在文件列表中查找特定文件，或在數據表中查找特定值。
　　
　　02
　　1.1 按順序搜索
　　順序搜索就是從數據序列中的第一個(gè)元素開(kāi)始一個(gè)一個(gè)地搜索，直到找到想要的數據或者搜索到整個(gè)數據序列。程序運行時(shí)，輸入數組并輸入要查找的數字，程序會(huì )自動(dòng)查找您要查找的數字在數組中的位置。
　　
　　03
　　算法說(shuō)明
　　運行序列搜索程序，根據提示輸入要搜索的數組和關(guān)鍵字，程序輸出要搜索的數字在數組中的位置。操作結果如圖所示。
　　
　　04
　　算法分析
　　順序搜索是在已知的無(wú)序隊列中尋找與給定鍵相同數字的具體位置。其原理是從第一個(gè)開(kāi)始，將隊列中的關(guān)鍵字和數字一一比較，直到找到與給定關(guān)鍵字相同的數字或搜索整個(gè)數據列。定義——一個(gè)數組a[10]接收一個(gè)數據列，一個(gè)變量x接收要搜索的數字，用一個(gè)函數search)來(lái)執行搜索過(guò)程，最后輸出要搜索的數字在數組中的位置n .
　　順序搜索的基本思想是從表的一端開(kāi)始，依次掃描線(xiàn)性表，依次比較掃描到的節點(diǎn)、關(guān)鍵字和給定值k。如果被追蹤的節點(diǎn)等于k，則搜索成功；如果掃描后沒(méi)有找到等于k的節點(diǎn)，則搜索失敗。
　　順序搜索的存儲結果要求：順序搜索算法既適用于線(xiàn)性表的順序存儲結構，也適用于線(xiàn)性表的鏈式存儲結構，但使用單鏈表作為存儲結構時(shí)，掃描必須從第一個(gè)開(kāi)始節點(diǎn)。
　　順序搜索的存儲結果要求：順序搜索算法不僅適用于線(xiàn)性表的順序存儲結構，也適用于
　　線(xiàn)性表的鏈式存儲結構，但使用單向鏈表作為存儲結構時(shí)，掃描必須從第一個(gè)節點(diǎn)開(kāi)始。
　　順序搜索的優(yōu)點(diǎn)：算法簡(jiǎn)單，對表的結構沒(méi)有要求。無(wú)論是向量還是鏈表來(lái)存儲節點(diǎn)，無(wú)論節點(diǎn)是否有序，都同樣適用。
　　順序搜索的缺點(diǎn)：搜索效率低。因此，在數據量較大的情況下，不宜采用順序搜索。
　　使用順序搜索算法查找數據。理想的情況是經(jīng)過(guò)一次比較后找到目標數據。最壞的情況是在比較所有（n）個(gè)數據后找到目標數據。平均比較次數為 n/2 。
　　
　　05
　　實(shí)施過(guò)程
　　本方案的實(shí)施過(guò)程如下：
　　(1)啟動(dòng) Microsoft Visual C++ 6.0.
　?。?)選擇文件/新建菜單項，在彈出的對話(huà)框中選擇文件（C++ Source File選項），填寫(xiě)文件名，設置存儲路徑，點(diǎn)擊確定按鈕。
　?。?)編寫(xiě)程序代碼。 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(廣告運營(yíng)中的后根跳躍和存儲規則的計算問(wèn)題研究)
　　1、名稱(chēng)說(shuō)明
　　回根跳躍遍歷是指在樹(shù)結構的回根遍歷過(guò)程中，跳過(guò)那些對計算結果不再有貢獻的節點(diǎn)，使遍歷速度達到最快的一種遍歷方法。它可用于涉及規則匹配的系統。
　　2、研發(fā)背景
　　舊的廣告運營(yíng)設計存在一些問(wèn)題：
　　需要設計一套新的算法??，使廣告運營(yíng)位置能夠支持任意規則的可配置性（匹配性能更好）。
　　3、結構和特點(diǎn)
　　樹(shù)狀結構，使用嵌套集模型存儲mysql，根節點(diǎn)存儲規則的對象（如操作廣告空間，以下簡(jiǎn)稱(chēng)對象），子節點(diǎn)存儲規則。相同規則類(lèi)型的規則在同一個(gè)直分支上，從而限制了樹(shù)結構，使得根節點(diǎn)外的子節點(diǎn)最多有一個(gè)子節點(diǎn)，類(lèi)似這樣：
　　
　　每個(gè)節點(diǎn)使用左值節點(diǎn)（lft）、右值節點(diǎn)（rgt）和深度節點(diǎn)（depth）來(lái)表示樹(shù)結構。這種改進(jìn)后的結構具有以下特點(diǎn)：
　　以上左右值的計算請參考Nested set模型。遍歷的時(shí)候會(huì )根據這些特征跳轉。4、數據承載
　　對象及其規則按照樹(shù)形結構存儲在同一張表中。建議表結構設計如下：
　　CREATE TABLE `demo` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`gid` int(10) unsigned NOT NULL,//用于表示不同的運營(yíng)廣告位，同一個(gè)運營(yíng)廣告位，gid相同
`pid` int(10) unsigned NOT NULL,//輔助閱讀字段，不參與計算
`topic` varchar(255) NOT NULL DEFAULT &#39;&#39;,//規則名OR對象名
`value` blob NOT NULL,//規則的值OR對象的值
`op` varchar(255) NOT NULL DEFAULT &#39;&#39;,//規則運算符
`lft` int(10) unsigned NOT NULL,
`rgt` int(10) unsigned NOT NULL,
`depth` int(10) unsigned NOT NULL,
`add_time` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
　　除了上一節的結構屬性外，還有三個(gè)關(guān)鍵屬性：節點(diǎn)（topic）、節點(diǎn)（value）、節點(diǎn)（op），用于存儲業(yè)務(wù)數據，比如運營(yíng)廣告位，以及存儲內容經(jīng)營(yíng)廣告位及以下限制規則。
　　設計了十種類(lèi)型的計算：
　　
　　in的數量超過(guò)總數的一半，建議使用nin）
　　各種規則和操作組合支持的不同配置的最大數量為（可配置任何規則）：
　　
　　其中，m為規則類(lèi)型的個(gè)數，如城市規則、版本號規則、用戶(hù)年齡規則等（規則名稱(chēng)不限，規則名稱(chēng)是存儲什么規則），10為十操作類(lèi)型。
　　5、匹配過(guò)程
　　其次是遍歷的順序，閱讀完可操作的廣告空間規則數據列表后：
　　
　　注意op為in或nin時(shí)，存儲的值只是redis指針，不是規則的真值。這里也可以用mysql來(lái)存儲指針所指向的真實(shí)值。選擇redis的主要原因是為了使用redis設置過(guò)期時(shí)間與活動(dòng)截止時(shí)間一致，實(shí)現過(guò)期數據的自動(dòng)清理。
　　拉到列表后，最多遍歷一次即可計算出所有滿(mǎn)足規則的對象。在遍歷過(guò)程中，如果某個(gè)規則不匹配，就會(huì )發(fā)生跳轉，即直接忽略對象其他規則的匹配過(guò)程，所以速度非?？?。
　　同一個(gè)規則可以有多個(gè)規則，它們之間的關(guān)系是OR，不同規則之間的關(guān)系是and。匹配時(shí)，同一規則的多條規則（這里稱(chēng)為同組規則）會(huì )跳過(guò)同一組的其他規則，匹配不同組規則的其他規則，只要匹配一條，直到該組的所有規則都匹配成功匹配，對象有效；如果任何一組規則不匹配，則跳過(guò)所有剩余的組規則并且對象無(wú)效。
　　由于同一個(gè)廣告位只能展示一個(gè)對象，在遍歷匹配的過(guò)程中，如果同一個(gè)廣告位匹配多個(gè)對象，后面匹配的會(huì )覆蓋前面的（列表按加入時(shí)間升序排列），所以最終，只有一個(gè)對象生效。
　　最壞情況匹配復雜度：log(n)6、 沖突解決
　　下圖A表示可以看到廣告A的用戶(hù)集合，B表示可以看到廣告B的用戶(hù)集合
　　
　　當集合A收錄在集合B中時(shí)，在同一時(shí)間段內，如果您仍然希望用戶(hù)看到廣告A和廣告B，這是需要解決的沖突。
　　
　　如上圖，在左圖中，集合B完全覆蓋了集合A，導致集合A中的用戶(hù)看不到廣告A而是看到廣告B。此時(shí)B的廣告應該配置在A(yíng)的廣告之前，所以設置A的用戶(hù)可以正?？吹剿?。對于廣告A，除了集合A之外，來(lái)自集合B的用戶(hù)都可以看到B廣告，沖突解決。
　　當 A 和 B 不收錄在關(guān)系中，而只有一個(gè)交集時(shí)，配置的順序對結果有一定的影響，但不存在沖突，發(fā)布者溝通協(xié)調決定誰(shuí)先到。
　　兩個(gè)以上廣告的沖突解決等。
　　發(fā)揮你的想象力，沒(méi)有什么不值得的，只有你沒(méi)想到。
　　參考
　　嵌套集模型 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集器不用配置規則也能采集網(wǎng)頁(yè)數據圖文圖文)
　　優(yōu)采云采集器無(wú)需匹配規則采集數據上報方式
　　
<p>優(yōu)采云采集器無(wú)需匹配規則采集數據方式優(yōu)采云采集器無(wú)需配置規則采集剛注冊的網(wǎng)頁(yè)數據圖文 查看全部

　　無(wú)規則采集器列表算法(自動(dòng)就是定時(shí)執行一組規則過(guò)濾用戶(hù)封號規則(組圖))
　　PageRank 算法是網(wǎng)頁(yè)排名。它是谷歌創(chuàng )始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林為構建搜索引擎原型而提出的鏈接分析算法。谷歌的成功使該算法在搜索引擎界和學(xué)術(shù)界受到了前所未有的關(guān)注。很多后續的鏈接分析算法都是從PageRank算法派生出來(lái)的。搜索引擎首先根據相關(guān)性算法找到最相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)到關(guān)鍵詞，然后使用PageRank算法調整排名，可以大大提高搜索質(zhì)量。PagePank算法除了在網(wǎng)頁(yè)排名中的重要應用外，還可用于類(lèi)似的場(chǎng)景，如學(xué)術(shù)論文重要性排名、個(gè)人社會(huì )影響力排名等。
　　申請背景
　　為了“粘住”用戶(hù)，游戲設計者通常會(huì )在游戲中設置各種道具獎勵。玩家可以通過(guò)登錄并保持在線(xiàn)的方式獲得游戲道具。對于可以在玩家之間流通道具的手游棋牌類(lèi)游戲，就會(huì )出現這樣一個(gè)“購買(mǎi)物品”的問(wèn)題：一個(gè)玩家創(chuàng )建多個(gè)賬號（俗稱(chēng)“小號”），然后通過(guò)卡牌游戲等方式進(jìn)行聚合把“小”的物品分成幾個(gè)賬戶(hù)（俗稱(chēng)“大”），湊到一定數量后，再低價(jià)賣(mài)掉這個(gè)賬戶(hù)，以獲得收益?！百徺I(mǎi)物品”的現象會(huì )極大地影響游戲經(jīng)濟系統的平衡，導致物品貶值，嚴重的甚至可能毀掉整個(gè)游戲。手動(dòng)封禁不夠全面，反應慢，往往道具已經(jīng)調出，然后手動(dòng)封禁不再有用。自動(dòng)封禁就是周期性地執行一套封禁規則來(lái)過(guò)濾用戶(hù)，然后將用戶(hù)封禁，但是簡(jiǎn)單的條件組合很容易被“刷物品的專(zhuān)業(yè)用戶(hù)”打破，例如：
　　玩家玩過(guò)50場(chǎng)以上，中獎率90%以上，90%的中獎?wù)邽樾伦再~號，被封號。
　　規則上線(xiàn)不到半天，“道具專(zhuān)業(yè)戶(hù)主”就想出了多級“中”的策略，就是將5到10個(gè)“小”道具聚合成第一個(gè)“中”和 5 到 10 個(gè)頭等艙?！爸小睍?huì )聚到次要“中”。. . ，終于收斂到了一些“大”，每一個(gè)關(guān)卡看起來(lái)都很正常，輕松繞過(guò)了封禁規則。當然，你可以定義更復雜的規則，但實(shí)現起來(lái)會(huì )相當困難，也很難維護。在這種情況下，基于PageRank思想的自動(dòng)賬號封禁策略應運而生。
　　PageRank算法的基本原理
　　在PageRank提出之前，有研究者將鏈接數作為評價(jià)網(wǎng)頁(yè)重要性的唯一指標，即鏈接越多，網(wǎng)頁(yè)的重要性越高。在此基礎上，PageRank 算法還考慮了網(wǎng)頁(yè)的質(zhì)量。為了獲得更好的網(wǎng)頁(yè)重要性評價(jià)標準。因此，網(wǎng)頁(yè)的重要表示基于以下兩個(gè)假設：
　　PageRank 算法首先為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)節點(diǎn)分配相同的 PR 值，并通過(guò)多輪迭代進(jìn)行迭代，直到穩定為止。PR值越大，網(wǎng)頁(yè)越重要。由于PR值只與網(wǎng)頁(yè)之間相互引用的鏈接結構有關(guān)，與用戶(hù)輸入無(wú)關(guān)，因此可以離線(xiàn)計算PR值，供用戶(hù)實(shí)時(shí)查詢(xún)。
　　PageRank的計算公式如下：
　　
　　其中PR(A)為本輪迭代A網(wǎng)頁(yè)的PR值，PR(B),PR(C),PR(D)...為上一輪B,C,D...的PR值,L(X)代表X的離開(kāi)程度，q代表阻尼系數，代表沖浪者到達一個(gè)頁(yè)面后繼續向后瀏覽的概率，1-q代表沖浪者停止瀏覽并跳轉到某個(gè)頁(yè)面的概率新網(wǎng)頁(yè)隨機。大量統計的結果表明q一般取0.約85個(gè)。以下圖為例：
　　
　　下面是這個(gè)頁(yè)面的鏈接關(guān)系前兩次迭代的結果
　　
　　經(jīng)過(guò)多次迭代，直到結果收斂，收斂條件與設置精度有關(guān)。
　　自動(dòng)標題PageRank算法的應用與調整
　　在棋牌游戲中，每個(gè)玩家的道具之間的關(guān)系是一個(gè)巨大的有向圖。圖中的節點(diǎn)代表個(gè)體玩家，邊代表輸贏(yíng)的結果。這對應于 PageRank 的兩個(gè)假設。滿(mǎn)足以下兩個(gè)假設：
　　考慮到實(shí)際情況，在使用PageRank算法進(jìn)行自動(dòng)封禁時(shí)做了以下3點(diǎn)調整：
　　根據以上三個(gè)方面進(jìn)行調整后，我們可以以10分鐘的頻率執行這個(gè)策略，運行過(guò)去12小時(shí)的數據，然后將PR值大于給定閾值的玩家視為可疑用戶(hù)，并將其交給封禁模塊。
　　標題效果及后續改進(jìn)
　　在基于PageRank思路的自動(dòng)封禁策略推出一周后，游戲的激活終于穩定下來(lái)。這期間，“道具的專(zhuān)業(yè)使用者”也經(jīng)歷了多次嘗試，但努力的道具總能在某個(gè)時(shí)刻被截獲。所以最后放棄了抵抗。后續改進(jìn)主要有兩個(gè)方面：實(shí)時(shí)性和結果評估。在實(shí)時(shí)性方面，10分鐘一次的頻率，或許還是能讓“專(zhuān)業(yè)用戶(hù)刷物品”鉆空子的?？梢钥紤]使用流式計算和滑動(dòng)窗口；結果評價(jià)，目前對該策略效果的評價(jià)是通過(guò)人工查詢(xún)來(lái)完成的。它只能檢查準確率，而不能驗證召回率。有沒(méi)有“失蹤的魚(yú)”？因此，需要一種機制來(lái)評估禁令對整體的影響。
　　參考 查看全部